Método de clúster jerárquicos para datos funcionales multivariados: una aplicación en mercadeo.
En el presente trabajo se propone un método para la segmentación y caracterización de clúster jerárquicos en datos funcionales multivariados; se explicara paso por paso el algoritmo construido con su método de validación, también se presentara la aplicación en el área de marketing a la segmentación...
- Autores:
-
Venegas Segura, Gustavo Adolfo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Functional Data Multivariate
Hierarchical Cluster
Market Segmentation
Análisis de datos funcionales
Análisis multivariante.
Mercadeo
Clúster Jerárquicos
Segmentación de mercado
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En el presente trabajo se propone un método para la segmentación y caracterización de clúster jerárquicos en datos funcionales multivariados; se explicara paso por paso el algoritmo construido con su método de validación, también se presentara la aplicación en el área de marketing a la segmentación de clientes de un almacén de Retail, en el cual se evaluara tres variables: Recencia, Promedio de Compra Mensual y Monto Vendido en el periodo analizado. Como resultado final será la segmentación de clientes en clúster o grupos cada uno caracterizado. |
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Bogotá, Colombiahttp://repository.usta.edu.co/handle/11634/12525reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEn el presente trabajo se propone un método para la segmentación y caracterización de clúster jerárquicos en datos funcionales multivariados; se explicara paso por paso el algoritmo construido con su método de validación, también se presentara la aplicación en el área de marketing a la segmentación de clientes de un almacén de Retail, en el cual se evaluara tres variables: Recencia, Promedio de Compra Mensual y Monto Vendido en el periodo analizado. Como resultado final será la segmentación de clientes en clúster o grupos cada uno caracterizado.In the present work a method for the segmentation and characterization of hierarchical clusters in multivariate functional data is proposed; the algorithm constructed with its validation method will be explained step by step, the application in the marketing area will also be presented to the customer segmentation of a Retail warehouse, and three variables will be evaluated: Receipt, Average Monthly Purchase and Amount Sold in the period analyzed. The _nal result will be the segmentation of clients into clusters or groups each characterized.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradotext/htmlspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Método de clúster jerárquicos para datos funcionales multivariados: una aplicación en mercadeo.Functional Data MultivariateHierarchical ClusterMarket SegmentationAnálisis de datos funcionalesAnálisis multivariante.MercadeoClúster JerárquicosSegmentación de mercadoTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáBerrendero, J. R., Justel, A., Svarc, M. (2011). Principal components for multivariate functional data. Computational Statistics Data Analysis. Recuperado de https://repositorio.uam.es/bitstream/handle/10486/13879 /65054P rincipalcomponentsf ormultivariate2011:pdfJulien Jacques, Cristian Preda (2014). Functional data clustering: a survey. Advances in Data Analysis and Classi_cation, Springer Verlag. Recuperado de https://hal.inria.fr/_le/index/docid/771030/_lename/RR-8198.pdfLadino, S. J. Pineda, R. W. (2017). Ajuste de un modelo funcional para medir el efecto de la tasa de cambio sobre el precio del Petróleo WTI en el periodo (2000-2015). Recuperado de http://repository.usta.edu.co/handle/11634/10376Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariante. Mc Graw HillPineda, R. W., Carrillo, R. A., Garatejo. E. O.. (2017). Análisis multivariado de datos funcionales aplicado a curvas de encefalogramas. Recuperado de http://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/viewFile/3200/3445Ramsay, J. O. y Silverman, B.W. (2002). 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