Análisis de datos de Cesta de Compras con R & Power BI
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Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
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Análisis de datos de Cesta de Compras con R & Power BI

Aprende a analizar los datos de compra de clientes y determinar las Reglas de Asociación usando el algoritmo Apriori.
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Last updated 5/2020
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This course includes
  • 2.5 hours on-demand video
  • 5 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • Análisis de Datos de Compra de clientes.
  • Reglas de Asociación de venta de productos.
  • Analizar datos de compra de clientes.
  • Algoritmo Apriori en R.
  • Ejecutar R desde Power BI.
Requirements
  • No es necesario tener conocimientos especiales para realizar el curso.
  • Conocimiento previos de Microsoft Power BI.
Description

Los datos existente en las empresas contienen mucha información esperando ser descubierta y por fortuna existen muchas metodologías y técnicas capaces de extraerla, este es el caso en el que usando minería de datos en conjunto con Data Science y herramientas Business Intelligence podemos dar a conocer una valiosa información en la que se observan las asociaciones de productos que compran los clientes conocidos como reglas de asociación.


En este curso vas a aprender a utilizar una de los principales algoritmos para determinar las reglas de asociación de venta que establece la combinación de productos que compran los clientes conocido como “Análisis de la Cesta de Compra” (Market Basket Analytics) para que las estrategias de marketing ofrezcan combos, se distribuyan los layouts de exhibición mostrando tales combinaciones, etc.


Este tipo de estrategias son aplicadas practicamente en todo nuestro entorno, porque al visitar un sitio de compras nos ofrecen recomenciones de productos y eso lo realizan aplicando reglas de asociaciones según perfiles e historial de clientes.


Este tema te va a permitir calcular en “R” tales reglas de asociación y poderlas mostrar en Dashboards en Microsoft Power BI, llevando el Business Intelligence a otro nivel porque estará integrado con Minería y Ciencia de Datos.

Who this course is for:
  • Interesados en análisis de datos.
  • Interesados en análisis de datos con R.
  • Interesados en Power BI.
  • Personas que desean aprender de Ciencia de Datos, Minería de Datos.
  • Quienes desean crear información util para las empresas.
  • Analistas de Marketing.
Course content
Expand all 17 lectures 02:22:47
+ Introducción
4 lectures 15:07
Presentación
04:35
Acerca del Instructor
01:37

En esta clase vamos a revisar el informe de ventas con el que cuenta la empresa al cual le vamos a anexar hojas con el análisis de la cesta de compra o basket analytics.


Preview 07:05
+ Market Basket Analysis
8 lectures 01:25:44

En esta clase veremos el contexto conceptual del análisis de Reglas de Asociación y los algoritmos usados para hacer el análisis de la cesta de compra o basket analytics.


Análisis de la cesta de compra parte 1
11:03

En esta clase veremos el contexto conceptual del análisis de Reglas de Asociación y los algoritmos usados para hacer el análisis de la cesta de compra o basket analytics.


Análisis de las cesta de compra parte 2
04:34

En esta clase comentamos acerca del software estadístico R y sus características que lo llevan a ser uno de los mas utilizados para realizar minería de datos y ciencia de datos.


Preview 06:57

En esta clase vamos a elaborar el script del algoritmo apriori en RStudio el cual vamos a utilizar para encontrar las Reglas de Asociación de la cesta de compra de los clientes.


Algoritmo APRIORI parte 1
12:49

En esta clase continuamos con la elaboración del script del algoritmo apriori en RStudio el cual vamos a utilizar para encontrar las Reglas de Asociación de la cesta de compra de los clientes.


Algoritmo APRIORI parte 2
16:33

En esta clase finalizamos el script del algoritmo apriori en RStudio el cual vamos a utilizar para encontrar las Reglas de Asociación de la cesta de compra de los clientes y dejamos los datos preparados para conectarlos como fuente de datos en Microsoft Power BI.


Algoritmo APRIORI parte 3
14:57

En esta clase creamos un informe Markdown en formato html para presentar los resultados del análisis de la cesta de compra o basket analytics.


Informe Markdown Basket Analysis parte1
10:24

En esta clase culminamos el informe Markdown en formato html para presentar los resultados del análisis de la cesta de compra o basket analytics.


Informe Markdown Basket Analysis parte 2
08:27
+ Dashboard en Power BI
4 lectures 40:40

En esta clase ejecutamos el script de R en Power BI para obtener las Reglas de Asociación que nos muestra el análisis de la cesta de compra basket analytics.


Conexión R con Power BI
10:07

En esta clase creamos un Dashboard en donde presentamos el resumen de las reglas de asociación y sus indicadores que permiten realizar el análisis de la cesta de compra y que usando Power BI se presenta de manera genial.


Hoja Reglas de Asociación
13:29

En esta clase creamos un Dashboard en donde presentamos los itemsets encontrados por el algoritmo apriori presentados de manera gráfica e integrada en Power BI.


Hoja Itemsets
10:49

Ya en esta clase publicamos el servicio web del Power BI nuestro informe que contiene la información comercial de la empresa ahora con valor agregado como lo es el análisis de la cesta de compra o basket analytics con los itemsets obtenidos luego del proceso de minería de datos ejecutado en R.


Publicar el Informe
06:15
+ Despedida
1 lecture 01:16
Despedida del curso
01:16