Clustering y segmentación de clientes - Masterclass

Clustering y segmentación de clientes - Masterclass ofrece paso a paso una demostración de cómo aplicar el método de clustering a la segmentación de clientes a través de un caso práctico.
0:00 Presentación de la Masterclass
2:18 Concepto de Clustering
5:55 Aplicaciones del Clustering
6:33 Agenda de contenidos
7:49 Proceso de aplicación del Clustering
15:32 Herramientas de Clustering de Ciencia de los Datos
16:48 Métodos de Clustering
17:45 Variables en un estudio de Clustering
19:19 Caso práctico: datos y variables
22:20 Análisis expliratorio
28:54 Datos del Caso
29:47 Análisis confirmatorio de Clustering
30:08 Definición de los clúster resultado
40:02 Conclusiones
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[@CBacigalupe]

Enhorabuena por la presentación. Para un profano en la materia, la explicación sobre clustering, su proceso y ventajas que reporta a nivel de negocio es excelente.

[@luisirigoyen4818]

¿Por qué eres un profano en la materia?

[@solangecrespo]

Excelente explicación de aplicación práctica! Muchas gracias!:)

[@mere9550]

Muy buen vídeo, de esta manera pude comprender de manera clara todo el tema, hay alguna posibilidad de que pueda compartir el excel? para practicar en casa, gracias.

[@ialiende]

1drv.ms/x/s!AmJTH0blmlZJlP1L4n4tEhiM9bM3OA

[@mere9550]

@@ialiende Muchas gracias.

[@IOPAIX]

Hola. Excelente tu video. Quisiera hacerte una pregunta: ¿una vez identificados los clusters cómo puedes determinar cual cliente ( de los que aparecen en base de datos de la empresa) pertenece a cada uno de los clusters identificados? ¿Si llegase un cliente nuevo como sabes a qué cluster pertenece?

[@ialiende]

Me alegra que te guste. Los diferentes software de análisis de datos te incorporan un campo al dataset que estés usando que indican a qué cluster pertenece cada uno. En R o Python tienes que incluir código para que lo haga

[@ialiende]

Si estás usando Radiant de Shiny, puedes ver esta asignación y exportarla o añadirla a tu conjunto de datos. En la interfaz de Radiant, busca la opción para descargar los resultados del análisis y descarga los datos con los números de clústeres asignados.

[@veronasser7815]

Muy bueno el video, de donde me sugerís descargue k-means y radiant? gracias!

[@ialiende]

Hola Vero, Radiant es una aplicación web que no hace falta que te descargues. Puedes acceder aquí: shiny.posit.co/r/gallery/education/radiant/ y aplicar modelos como el k-means 🙂

[@tamararomagnoli4103]

Hola primera primera vez que veo y debo usar el clustering para realizar un informe en mi seminario de grado pero no manejo mucho como usarlo en el tema de cosecha de aguas lluvias. Me podrias ayudar por favor

[@ialiende]

Hola Tamara, el que citas es un tema que yo no conozco. El clustering, o análisis de agrupamiento, es un método común en ciencia de datos que se utiliza para identificar patrones o grupos en conjuntos de datos. Se utiliza cuando no se dispone de categorías predefinidas para los datos y se busca explorar la estructura inherente en los mismos. Por ejemplo: Segmentación de clientes según perfiles similares según sus comportamientos de compra, preferencias o características demográficas. Agrupamiento de genes en bioinformática. Se puede aplicar clustering para agrupar genes o muestras biológicas similares en función de sus perfiles de expresión génica. Segmentación de pacientes en atención médica. El clustering puede ser utilizado para agrupar pacientes con características médicas similares, historiales clínicos o resultados de pruebas diagnósticas para redirigirlos a tratamientos específicos.

[@manoko007]

seria posible una asesoría?

[@ialiende]

Hola Jose Manuel: agradezco tu mensaje y efectivamente te confirmo que estamos realizando asesoría en el tema. Necesitaría que me comentaras a mi email un poco más la necesidad y entonces probablemente concertar una conversación. Un cordial saludo