Inteligencia de Cliente

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Inteligencia de Cliente por Mind Map: Inteligencia de Cliente

1. 1. Definición

1.1. Hipótesis

1.2. Indicadores

2. 2. Repositorio

2.1. Preproceso

2.1.1. Selección de variables

2.1.1.1. Eliminar información redundante

2.1.1.2. Eliminar información irrelevante

2.1.2. Análisis de consistencia

2.1.2.1. Valores vacíos (missing)

2.1.2.2. Valores anómalos (outliers)

2.1.2.3. Valores erróneos

2.1.2.4. Distribución de variables

2.1.2.4.1. Descripción de variables

2.1.2.4.2. Contrastes de hipótesis

2.1.2.5. Estructura subyacente

2.1.2.5.1. Indentificación de relaciones

2.1.2.5.2. Reducción de la dimensionalidad

2.1.3. Enriquecimiento

2.1.3.1. Secundarias

2.1.3.1.1. Internas

2.1.3.1.2. Externas

2.1.3.2. Primarias

2.1.3.2.1. Cuaitativas

2.1.3.2.2. Cuantitativas

2.1.4. Creación de nuevas variables

2.1.4.1. Dicotómicas

2.1.4.2. Recodificadas

2.1.4.2.1. Variable cuantitativa en intérvalos

2.1.4.2.2. Variable cualitativa en categorías

2.1.4.3. Ordenadas

2.1.4.3.1. Jerarquía de variables cuantitativas

2.1.4.3.2. Variables cualitativas jerarquizadas

2.1.4.4. Estandarizadas

2.1.4.5. Factorizadas

2.2. Consolidación

2.2.1. Integración

2.2.2. Normalización

2.2.3. Deduplicación

3. 3. Análisis

3.1. Una variable

3.1.1. Descripción

3.1.1.1. Tendencia Central

3.1.1.1.1. Media

3.1.1.1.2. Mediana

3.1.1.2. Dispersión

3.1.1.2.1. Desviación estandar

3.1.1.2.2. Mínimo, Máximo y Rango

3.1.1.3. Distribución de Frecuencias

3.1.1.3.1. Pareto

3.1.1.3.2. Segmentación ABC

3.2. Dos variables

3.2.1. Relación

3.2.1.1. Tabla de Contingencia

3.2.1.2. Regresión Lineal Simple

3.2.1.3. Análisis de la Varianza

3.2.1.4. Series Temporales

3.3. + 2 variables

3.3.1. Relación

3.3.1.1. Tablas de Contingencia

3.3.1.2. Análisis de la Varianza

3.3.1.3. Regresión Lineal Múltiple

3.3.1.4. Reglas de Asociación

3.3.1.5. Series Temporales

3.3.2. Reducción

3.3.2.1. Factorial de Componentes Principales

3.3.2.2. Correspondencias

3.3.3. Clasificación

3.3.3.1. Algoritmo de agrupamiento

3.3.3.1.1. Jerárquico

3.3.3.1.2. No Jerárquico

3.3.3.2. Árbol de decisión

3.3.3.3. Discriminante

4. 9. Herramientas

4.1. Datamining

4.1.1. R

4.1.2. KNIME

4.1.3. Orange

4.2. Analítica Web

4.2.1. Google Analítics

4.2.2. Alexa

4.2.3. ComScore

4.3. Inteligencia Competitiva

4.3.1. Alexa

4.3.2. Google Trends

4.3.3. Google Add Planner

4.4. Inteligencia de Negocio (BI)

4.4.1. Qlikview

4.4.2. Tableau

4.4.3. Microsoft Excel

5. 4.Presentación

5.1. Organización Corporativa

5.2. Sistemas de Información

5.3. Tipos de Informe

5.3.1. Periodicidad de presentación

5.3.2. Niveles de información

5.4. Visualización de datos