Descubriendo reglas de asociación en bases de datos del sector retail usando R

A día de hoy, la alta competitividad en los negocios del tipo retail les exige buscar nuevas estrategias para garantizar su supervivencia. A estos efectos, las organizaciones han comprendido que los datos residentes en sus bases de datos transaccionales pueden ser utilizados como materia prima para...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Báez Acuña, Juan Manuel, Paredes Cabañas, Clara Anuncia, Sosa Cabrera, Gustavo, García, María Elena
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2018
Materias:	Ciencias Informáticas reglas de asociación Minería de Datos retail bases de datos transaccionales herramienta R Apriori Eclat
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73220
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

id	I19-R120-10915-73220
record_format	dspace
institution	Universidad Nacional de La Plata
institution_str	I-19
repository_str	R-120
collection	SEDICI (UNLP)
language	Español
topic	Ciencias Informáticas reglas de asociación Minería de Datos retail bases de datos transaccionales herramienta R Apriori Eclat
spellingShingle	Ciencias Informáticas reglas de asociación Minería de Datos retail bases de datos transaccionales herramienta R Apriori Eclat Báez Acuña, Juan Manuel Paredes Cabañas, Clara Anuncia Sosa Cabrera, Gustavo García, María Elena Descubriendo reglas de asociación en bases de datos del sector retail usando R
topic_facet	Ciencias Informáticas reglas de asociación Minería de Datos retail bases de datos transaccionales herramienta R Apriori Eclat
description	A día de hoy, la alta competitividad en los negocios del tipo retail les exige buscar nuevas estrategias para garantizar su supervivencia. A estos efectos, las organizaciones han comprendido que los datos residentes en sus bases de datos transaccionales pueden ser utilizados como materia prima para impulsar el crecimiento del negocio, si es que los mismos pueden explotarse con propiedad. Este trabajo de investigación tiene como objetivo principal aplicar técnicas de Minería de Datos para el descubrimiento de reglas de asociación, tomando como período de estudio datos transaccionales netamente comerciales, en un intervalo de 10 años de una entidad retail de electrodomésticos y muebles. Se describe la fase de selección y preparación de los datos así como también su costo en horas/hombre. En la fase de modelado se ha corrido los algoritmos Apriori y Eclat implementados en el paquete arules de la herramienta R donde tanto las asociaciones resultantes como el tiempo de ejecución fueron comparados entre ambos algoritmos. Los resultados demuestran patrones relevantes en el comportamiento de compra de los clientes como ser aquellos que relacionan artículos y precio de accesorios.
format	Objeto de conferencia Objeto de conferencia
author	Báez Acuña, Juan Manuel Paredes Cabañas, Clara Anuncia Sosa Cabrera, Gustavo García, María Elena
author_facet	Báez Acuña, Juan Manuel Paredes Cabañas, Clara Anuncia Sosa Cabrera, Gustavo García, María Elena
author_sort	Báez Acuña, Juan Manuel
title	Descubriendo reglas de asociación en bases de datos del sector retail usando R
title_short	Descubriendo reglas de asociación en bases de datos del sector retail usando R
title_full	Descubriendo reglas de asociación en bases de datos del sector retail usando R
title_fullStr	Descubriendo reglas de asociación en bases de datos del sector retail usando R
title_full_unstemmed	Descubriendo reglas de asociación en bases de datos del sector retail usando R
title_sort	descubriendo reglas de asociación en bases de datos del sector retail usando r
publishDate	2018
url	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73220
work_keys_str_mv	AT baezacunajuanmanuel descubriendoreglasdeasociacionenbasesdedatosdelsectorretailusandor AT paredescabanasclaraanuncia descubriendoreglasdeasociacionenbasesdedatosdelsectorretailusandor AT sosacabreragustavo descubriendoreglasdeasociacionenbasesdedatosdelsectorretailusandor AT garciamariaelena descubriendoreglasdeasociacionenbasesdedatosdelsectorretailusandor
bdutipo_str	Repositorios
_version_	1764820483721658371

Descubriendo reglas de asociación en bases de datos del sector retail usando R

Ejemplares similares