Webinars KASPERU 2016-Catalogo de Seminarios

7/25/2019 Webinars KASPERU 2016-Catalogo de Seminarios

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nowledge and Systems Peru

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Webinars KASPERU

2016


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Presentacin

KASPeru ofrece un conjunto de seminarios prcticos en la modalidad virtual, donde se desarrollan

tcnicas del anlisis predictivo aplicado a la solucin de problemas particulares de las empresas, tales

como: la planificacin de la demanda, el establecimiento de precios y promociones, el anlisis de la

cesta de mercado y la segmentacin de clientes, por otro lado se desarrolla un webinar para la

clasificacin de grafos y etiquetado de nodos y finalmente un webinar para el anlisis de textos para la

extraccin de informacin no estructurada.

Metodologa de Trabajo

Todos los problemas son abordados de la siguiente manera:

Planteamiento conceptual del tema.

Formulacin del problema.

Enfoques de solucin al problema planteado y herramientas.

Anlisis de posibles casos especiales.

Procedimiento de solucin paso a paso.

Desarrollo de la solucin.

Anlisis del rendimiento (eficacia) de la solucin.

Webinars

Catlogo de Webinars KASPeru 2016

Cdigo Denominacin Fechas

WB011 Aplicacin de Modelos para el Pronstico de Series de Tiempo. 22 febrero

WB013 Aplicacin del Modelos para la Gestin del Precio y la Promocin 24 febrero

WB015 Aplicaciones de Anlisis de Redes Sociales, clasificacin de grafos 26 febrero

WB017 Aplicaciones de anlisis de la cesta de mercado modelo de asociacin 29 febrero

WB019 Aplicaciones de Agrupamiento y Segmentacin de Clientes 2 de marzo

WB021 Aplicaciones de Textmining Extraccin de Informacin 4 de marzo


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Aplicacin de Modelos para el Pronstico de Series de Tiempo.

SumillaUna serie de tiempo es un conjunto de mediciones de cierto

fenmeno registradas secuencialmente en el tiempo. Los modelos de

series de tiempo tienen por objetivo analizar la tendencia y la

estacionalidad de estas series. Los modelos de pronstico de series

de tiempo, pretende identificar el patrn de comportamiento de la

serie para luego intentar calcular los siguientes valores de la serie

(horizonte de pronstico).

El seminario se orienta a desarrollar dos tipos de modelos para el

pronstico de series de tiempo:

1. Modelo ARIMA. Conformado por un modelo auto-regresivo, un

promedio mvil para series univariadas y multivariadas, que

utiliza variaciones y regresiones de los datos para encontrar el

patrn de comportamiento de los datos.

2. Modelo Neuronal. Aplica la red neuronal de retro propagacin

para ventanas de tiempo fijas, este modelo es til cuando no se

obtiene rendimientos aceptables aplicando otros modelos.

Objetivos del Seminario

Al finalizar el seminario los alumnos estarn en capacidad de:

Identificar problemas donde son aplicables las series de tiempo.

Aplicar tcnicas de limpieza y preparacin de las series de tiempo,

previos a la aplicacin de las tcnicas de pronstico (valores null,

valores extremos, suavizado.

Aplicar las tcnicas de anlisis de la estacionalidad de la serie de

tiempo clculo del coeficiente de autocorrelacin.

Aplicar tcnicas para transformar la serie no estacionaria a

estacionaria.

Estimacin de parmetros del modelo.

Clculo del pronstico de la serie de tiempo.

Al finalizar el taller el participante debe lograr construir un modelo

paso a paso, de tal forma que sea aplicable a diferentes fuentes de

datos.

Contenido

1. Introduccin a las series de tiempo

2. Preparacin de datos

3. Anlisis de la estacionalidad de los datos

4. Transformacin de tcnicas no estacionarias.

5. Estimacin de parmetros del modelo (regresin mltiple)6. Construccin del modelo neuronal

Duracin

4 horas

Herramienta

Rapid Miner's Time Series plugin

Ejercicio de aplicacin

Pronstico de la demanda de

efectivo en cajeros

electrnicos.

Dirigido a

Especialistas en planificacin

y presupuesto.

Especialistas en

programacin de servicios.

Analistas de ventas.

Especialistas en marketing.

Pre-requisitos

Conocimientos bsicos de

estadstica descriptiva..


mtodos de regresin.

Conocimiento bsico del

Rapidminer.


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Aplicacin del Modelos para la Gestin del Precio y la Promocin

SumillaEl modelo de Precio y Promocin, es la aplicacin de herramientas

analticas para predecir el comportamiento del consumidor, medido

como su intencin de compra ante diferentes escenarios de precios.

El modelo busca optimizarla disponibilidad y precio de los producto

que ofrece una empresa para maximizar sus ingresos.

Se trata de aprovechar los datos generados en campaas anteriores

donde se aplicaron descuentos eventuales (promocionales) a los

productos para medir el impacto de estas variaciones en la demanda.

Se pretende comprender la percepcin del valor del producto para

los clientes, alinendola con precisin a los precios de los productos,

la colocacin y disponibilidad para cada segmento de clientes.

La construccin del modelo implica el desarrollo de cuatro etapas:



Planificar la recoleccin de datos de campaas promocionalesanteriores, buscando la estandarizacin de datos por sector.

Seleccionar los atributos de inters que ingresaran al dataset.

Preparar el dataset para el proceso de segmentacin.

Segmentar los datos recolectados, cada segmente corresponde a

un grupo de clientes con comportamiento similar.

Preparar un modelo de pronstico de la demanda por cada

segmento identificado.

Preparar un modelo de elasticidad-precio para predecir la

demanda en funcin al precio.

Disear un modelo de optimizacin para maximizar los ingresos enfuncin del pronstico de la demanda y de la funcin de demanda,

la variable a calcular es el precio.

Contenido

1. Recoleccin de datos.

2. Construccin del dataset

3. Segmentacin de datos

4. Preparacin del modelo de pronstico de la demanda.

5. Preparacin del modelo de elasticidad-precio.

6. Formulacin del modelo de optimizacin no-lineal7. Optimizacin del modelo.

Recoleccin

de datosSegmentacin Pronstico Optimizacin

Duracin

4 horas

Herramienta

Rapidminer


Data de 5 hoteles.

Dirigido a

Especialistas en planificacin

y presupuesto.

Analistas de comerciales.

Supervisores comerciales.

Analistas de precios.

Especialistas en marketing

Pre-requisitos


estadstica descriptiva..


mtodos de regresin.


tcnicas de optimizacin

Conocimiento bsico del

Rapidminer.


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Aplicaciones de Anlisis de Redes Sociales, clasificacin de grafos

Sumilla

El anlisis de redes sociales es un instrumento indispensable para

comprender la complejidad del mundo actual, dado por las relaciones

que se forman entre los seres humanos.

Las redes sociales (personales o virtuales) se forman por el principio

de la homofilia es decir que todos los que tienen caractersticas

comunes tienden a juntarse en grupos, por lo que se puede estudiar

el comportamiento de todo el grupo estudiando el comportamiento

de una parte de ella.

El anlisis de redes sociales se centra en la medicin, representacin

y anlisis de los vnculos o lazos que se establecen entre las personas,

instituciones o cualquier otro tipo de entidades.



Conocer formatos de representacin de grafos (GDF, GML, etc.)

Identificar mtricas que se pueden extraer desde grafos

(centralidad, densidad, etc.).

Descargar su propio grafo social desde facebook.

Usar herramientas para la visualizacin de grafos.

Extraer mtricas desde grafos para elaborar el dataset.

Identificar la relacin que existe entre las mtricas de los grafos. Construir modelos de agrupamiento de grafos (grafos similares).

Construir modelos de clasificacin de grafos.

Identificar patrones de relaciones sociales artificiales.

Etiquetado de grafos.

Contenido

1. Conceptos bsicos del anlisis de grafos

2. Teora de grafos y mtricas en grafos.

3. Formatos y herramientas para la gestin de grafos.

4. Extraccin de mtricas5. Agrupamiento de grafos

6. Clasificacin de grafos.

Duracin

4 horas

Herramienta

Python


Grafos sociales de facebook.

Dirigido a

Profesionales interesados en

el uso de herramientas de

redes sociales y sus

aplicaciones en: seguridad,

marketing, salud, gobierno,

etc.

Pre-requisitos


programacin.


python.

Estar familiarizado con

conceptos bsicos de teora

de grafos

import networkx as net

import matplotlib.pyplot as plt

G=net.barabasi_albert_graph(20, 5)

pos=net.spring_layout(G, scale=1)

net.draw(G, pos)

plt.show()


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Aplicaciones de Anlisis de la Cesta de Mercado

Sumilla

La cesta de mercado es la resultante de combinar diferentes

productos en diversas cantidades, los clientes compran diferentes

cestas de mercado, dependientes de sus preferencias

El anlisis de la cesta de mercado utiliza diferentes tcnicas para

analizar las relaciones entre productos comprados y de esta forma

identificar el patrn de compra de los clientes.

El anlisis de la cesta de mercado se puede desarrollar:

Por afinidad, para encontrar relaciones entre eventos que ocurren

conjuntamente o en simultaneo

Por clster, para encontrar relaciones entre categoras de

eventos, por ejemplo compras de electrodomsticos con compra

de artculos para el dormitorio.

El anlisis de la cesta de mercado se realiza sin interesar la cantidad

o el precio de los productos, se analiza solo la ocurrencia eventos.

El anlisis de la cesta de mercadose aplica al: diseo de los espacios

de compra, diseo de campaas de marketing, sistemas de

recomendacin automtica (cross-selling), etc.

Objetivos del taller

Al final del taller los alumnos estarn en capacidad de:

Disear estructuras de datos para recolectar informacin deeventos.

Aplicar tcnicas de segmentacin de clientes.

Aplicar tcnicas de agrupamiento por categoras de productos.

Generar itemsets por segmentos y por categoras.

Generar k-itemset, con soporte mnimo.

Generar reglas con rangos de confianza.

Visualizar las reglas generadas.

Evaluar las reglas generadas

Contenido1. Modelos de asociacin y algoritmo a-priori.

2. Diseo de la estructura de datos para el registro de eventos.

3. Diseo del agrupamiento por categoras.

4. Segmentacin de los datos.

5. Generacin del itemset.

6. Generacin de k-itemset con soporte mnimo.

7. Generacin de reglas con confianza mnima.

8. Visualizacin de las reglas generadas.

9. Evaluacin de reglas de asociacin.

Duracin

4 horas

Herramienta

Rapidminer


Ventas Retail.

Ventas de bicicletas

Dirigido a

Analistas de marketing.

Supervisores de ventas.

Supervisores de campaas

Analistas de Estrategias de

ventas

Pre-requisitos

Conocimientos bsicos

rapidminer


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Aplicaciones de Agrupamiento y Segmentacin de Clientes

Sumilla

La segmentacin de clientes es un conjunto tcnicas diseadas con la

finalidad de encontrar grupos con patrones de comportamiento

similares dentro del grupo (pero diferentes entre los grupos). Se

asume que los miembros de un segmento tienen caractersticas

homogneas. El patrn de comportamiento puede estar relacionado

a sus caractersticas intrnsecas o a su capacidad de respuesta ante

campaas de marketing.

La identificacin de estos grupos es fundamental para el diseo de

campaas de marketing, la aplicacin de estrategias de precio y

promocin, entre otras tareas de marketing. Permite ajustar la

estrategia de marketing en funcin de las necesidades y preferencias

de cada grupo de clientes.

Con el fin de encontrar estos grupos se aplican mltiples tcnicas:

A posteriori. Anlisis tipolgico

A priori. Anlisis discriminante y deteccin automtica de

iteraciones.

Objetivos del taller

Al finalizar el taller los estudiantes estarn en capacidad de:

Gestionar el ciclo del proyecto de segmentacin.

Entender y aplicar las diferentes tcnicas de segmentacin. Preparar los datos antes del proceso de segmentacin.

Perfilar y validar segmentos.

Evaluar los segmentos.

Calcular la probabilidad de afiliacin al segmento.

Usar los resultados de la segmentacin para construir modelos de

clasificacin.

Contenido

1. Segmentacin de clientes.

2. Tipos de segmentacin.3. El clico de vida del proyecto de segmentacin.

4. Preparacin de datos antes de la segmentacin.

5. Tcnicas de segmentacin.

6. Probabilidad de afiliacin al segmento.

7. Evaluacin de segmentos.

8. Modelos de clasificacin.

Duracin

4 horas

Herramienta

Rapidminer


Ventas Retail.

Ventas Hoteles

Dirigido a

Analistas de mercado.

Analistas de marketing.

Personas que desean

aprender a segmentar a sus

clientes en base a sus

actitudes, preferencias o

transacciones, para

desarrollar campaas demarketing.

Personas interesadas en

analizar la evolucin de los

segmentos identificados.

Pre-requisitos


rapidminer


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Aplicaciones de Textmining Extraccin de Informacin

Sumilla

La minera de textos es el proceso para descubrir conocimiento

almacenado en documentos (datos no estructurados), el

conocimiento se representa mediante tendencias, promedios,

desviaciones, dependencias, grupos, etc. La minera de textos es la

extensin de los mtodos de la minera de datos. La minera de

textos comprende actividades como: Clasificacin de documentos

para la asignacin automtica a clases pre-definidas. Agrupamiento

de documentos para la identificacin de documentos similares.

Recuperacin de informacin, similar a un buscador. Extraccin de la

informacin incluida en esos textos (hechos), Extraccin de

asociaciones entre los hechos extrados y Etiquetado de palabras con

el fin de identificar los componentes de una oracin.

Objetivos

Al final del taller los alumnos estarn en capacidad de:

Conocer los fundamentos de minera de textos.

Estructurar corpus de documentos con fines de anlisis.

Usar tcnicas para la preparacin de documentos.

Aplicar tcnicas de agrupamiento, clasificacin y extraccin de

asociaciones en documentos.

Aplicar tcnicas para la extraccin de informacin. Aplicar tcnicas para el etiquetado de documentos.

Aplicar tcnicas para la reduccin de la dimensionalidad.

Contenido.

Introduccin a la minera de textos.

Tcnicas para la preparacin de documentos.

Modelos de agrupamiento de documentos.

Modelos de clasificacin de documentos.

Modelos de extraccin de asociaciones entre documentos.

Expresiones regulares.

Extraccin de informacin.

Etiquetado de documentos.

Reduccin de la dimensionalidad.

Duracin

4 horas

Herramienta

Rapidminer

Ejercicios de aplicacin

Anlisis sentimental.

Estructuracin de base de

datos mediante la extraccinde informacin desde un

corpus de documentos.

Dirigido a

Analistas de datos.

Analistas de marketing en la

web.

Investigadores de mercado

que desean analizar

encuestas abiertas.

Profesionales en estadstica

interesados en analizar el

contenido de textos no

estructurados (formularios,

encuestas, etc.).

Pre-requisitos


rapidminer


clasificacin, agrupamiento y

asociacin


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Plantel de Especialistas

Dr (c). Samuel, Oporto Daz ([email protected])

Estudios de Doctorado en Ingeniera de Sistemas . UNI, Per.

Magster en Inteligencia Artificial por el ITESM , Mxico.

Ingeniero de Sistema, Universidad Nacional de Ingeniera, Per.

Especializacin en gestin de riesgos.

Docente en Inteligencia Artificial, UNI, UPC, UPAO

Docente en Simulacin de Sistema Discretos, UPC, KASPERU

Publicaciones en congresos y revistas: CLEI, ICIAR, LNCS y IJCNN.

Investigador del CTIC-UNI.

Consultor de la PCM - Programa de Modernizacin del Estado Peruano.

Consultor MINEDU Secretara de Planificacin Estratgica.

Consultor OSCE Registro Nacional de Proveedores

Consultor OSINERGMIN Gerencia de Fiscalizacin Minera.

Gerente de KASPeru.

Amplia experiencia en el diseo, construccin y evaluacin de modelos de

anlisis predictivo.


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Alguno de Nuestros Clientes

EDELNOR

SUNAT

Pacifico Vida

Profuturo AFP

Caja Municipal de Trujillo

FondeSurco

SCI

Nextel del Per

Telefnica del Per

ATENTO

Corporacin Radial del Per

TECSUP

UPCH

UPC

Consorcio Terminales Graa

BSH Electrodomsticos

LAN Per

Visanet Per

Corporacin Lindley

Citibank del Per S.A.

Banco de Crdito del Per

Corporacin Aceros Arequipa S.A

Financiera Efectiva S.A.

Red Cientfica Peruana

Amrica Mvil (Claro)


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Procedimiento de Matrcula

Procedimiento de matrcula1. Descargue la ficha de matrcula desde.

www.kasperu.com/courses/WB00A/ficha_matricula_webinars_kasperu_2016.doc

2. Calcule el monto a pagar.

Se aplica un descuento del 10% por matrculas en ms de dos webinar o en grupos de

dos personas (*)

2. Efectu el depsito.

Cuenta de ahorros a nombre de: Knowledge and Systems Peru S.A.C.

Interbank ahorro soles:082-303108124-0

Interbank ahorro soles (CCI):003-082-013031081240-54

3. Complete la ficha de matrcula.

Pegue una copia de la constancia del depsito o transferencia

Indique los datos de facturacin.

4. Enve esta informacin a: [email protected]

5. A la vuelta recibir las credenciales para el webinar y luego el material correspondiente.

(*) Los descuentos son aplicables solo para depsitos o transferencias en efectivo.

No se aplica descuento para matrculas mediante orden de servicio u orden de compra.


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Av. Las Gaviotas 2110, E13-703

Santiago de Surco

Lima Per

(51-1) 697-8227

(51-1) 725-7209

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Todos los derechos reservados.

Todos los nombres de empresas y/o productos mencionados

tiene propsitos de identificacin nicamente, ellos son

registrados por sus respectivos dueos.

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