Este documento explica el uso del text mining para analizar datos cualitativos no estructurados como comentarios abiertos. Explica cómo se pueden identificar vocabularios específicos, estructuras de asociación entre palabras, y formar clusters semánticos para identificar temas y opiniones comunes. El objetivo final es resolver problemas de investigación de mercados utilizando análisis de texto.
Text Mining: Segmentaciónd de Usuarios de Twitter. Lima Metropolitana.DMC Perú
¿De que hablan los usuarios de Twitter en Lima Metropolitana? ¿Qué perfil tienen los usuarios de Twitter? ¿Como se aplica el Text Mining en redes sociales?
Este documento presenta un resumen de una conferencia anual sobre minería de datos y análisis predictivo. Se describe el proceso de análisis de sentimientos aplicado a encuestas de satisfacción mediante minería de textos, incluyendo la tokenización, filtrado, stemming y clasificación de comentarios mediante regresión logística y máquinas de soporte vectorial. Finalmente, se discute brevemente el análisis de páginas web mediante minería de textos.
El documento habla sobre text mining y sus aplicaciones. En 3 oraciones:
Text mining es el descubrimiento automático de nueva información al extraer datos de diferentes recursos escritos. Permite detectar sentimientos sobre productos o políticos en medios y analizar estructuras conceptuales de documentos. Sus aplicaciones incluyen procesamiento de lenguaje natural, extracción de entidades y respuestas a preguntas.
El Análisis Inteligente de Textos (AIT) permite extraer conocimiento y patrones de información ocultos en grandes volúmenes de textos a través de técnicas estadísticas y de minería de datos. El AIT se puede usar para tareas como análisis descriptivo, de relevancia cruzada, categorización automática, extracción de entidades, análisis de sentimiento y más. Las empresas pueden aplicar el AIT a medios digitales, redes sociales, comunicaciones con clientes y otra información para monitorear opiniones
This document discusses text mining and provides an outline of the topic. It defines text mining as the analysis of natural language text data and explains why it is useful given the large amount of unstructured data. The document then describes the basic text mining process, which includes steps like filtering, segmentation, stemming, eliminating excessive words, and clustering. Several applications of text mining are mentioned like call centers, anti-spam, and market intelligence. Challenges of text mining like dealing with unstructured data and large collections of documents are also outlined.
Este documento describe el análisis de textos y datos para-textuales mediante métodos de minería de textos. Explica cómo codificar y analizar conjuntamente textos e información complementaria como notas o respuestas cerradas a preguntas. Presenta dos ejemplos de aplicación, uno sobre la evaluación de vinos y otro sobre los hábitos de lectura de los niños. El objetivo es extraer información relevante y tipologías a partir de la combinación de datos textuales y cuantitativos.
1) El documento habla sobre text mining y su aplicación para extraer información a partir de colecciones de texto. 2) Explica cómo Don Swanson descubrió una hipótesis sobre la deficiencia de magnesio y las migrañas a través de ligas de información encontradas en artículos biomédicos utilizando text mining. 3) Señala que el objetivo del text mining es presentar herramientas para analizar grandes cantidades de texto y derivar información estadística.
Esta es la presentación que hice en la Iteso en Guadalajara. El trabajo parte de la investigación que coordine juntos a los demás compas de http://datanalysis15m.wordpress.com/ . Aquí puedes encontrar la versión 1.0 del estudio completo. http://journals.uoc.edu/ojs/index.php/in3-working-paper-series/article/view/1878
Text Mining: Segmentaciónd de Usuarios de Twitter. Lima Metropolitana.DMC Perú
¿De que hablan los usuarios de Twitter en Lima Metropolitana? ¿Qué perfil tienen los usuarios de Twitter? ¿Como se aplica el Text Mining en redes sociales?
Este documento presenta un resumen de una conferencia anual sobre minería de datos y análisis predictivo. Se describe el proceso de análisis de sentimientos aplicado a encuestas de satisfacción mediante minería de textos, incluyendo la tokenización, filtrado, stemming y clasificación de comentarios mediante regresión logística y máquinas de soporte vectorial. Finalmente, se discute brevemente el análisis de páginas web mediante minería de textos.
El documento habla sobre text mining y sus aplicaciones. En 3 oraciones:
Text mining es el descubrimiento automático de nueva información al extraer datos de diferentes recursos escritos. Permite detectar sentimientos sobre productos o políticos en medios y analizar estructuras conceptuales de documentos. Sus aplicaciones incluyen procesamiento de lenguaje natural, extracción de entidades y respuestas a preguntas.
El Análisis Inteligente de Textos (AIT) permite extraer conocimiento y patrones de información ocultos en grandes volúmenes de textos a través de técnicas estadísticas y de minería de datos. El AIT se puede usar para tareas como análisis descriptivo, de relevancia cruzada, categorización automática, extracción de entidades, análisis de sentimiento y más. Las empresas pueden aplicar el AIT a medios digitales, redes sociales, comunicaciones con clientes y otra información para monitorear opiniones
This document discusses text mining and provides an outline of the topic. It defines text mining as the analysis of natural language text data and explains why it is useful given the large amount of unstructured data. The document then describes the basic text mining process, which includes steps like filtering, segmentation, stemming, eliminating excessive words, and clustering. Several applications of text mining are mentioned like call centers, anti-spam, and market intelligence. Challenges of text mining like dealing with unstructured data and large collections of documents are also outlined.
Este documento describe el análisis de textos y datos para-textuales mediante métodos de minería de textos. Explica cómo codificar y analizar conjuntamente textos e información complementaria como notas o respuestas cerradas a preguntas. Presenta dos ejemplos de aplicación, uno sobre la evaluación de vinos y otro sobre los hábitos de lectura de los niños. El objetivo es extraer información relevante y tipologías a partir de la combinación de datos textuales y cuantitativos.
1) El documento habla sobre text mining y su aplicación para extraer información a partir de colecciones de texto. 2) Explica cómo Don Swanson descubrió una hipótesis sobre la deficiencia de magnesio y las migrañas a través de ligas de información encontradas en artículos biomédicos utilizando text mining. 3) Señala que el objetivo del text mining es presentar herramientas para analizar grandes cantidades de texto y derivar información estadística.
Esta es la presentación que hice en la Iteso en Guadalajara. El trabajo parte de la investigación que coordine juntos a los demás compas de http://datanalysis15m.wordpress.com/ . Aquí puedes encontrar la versión 1.0 del estudio completo. http://journals.uoc.edu/ojs/index.php/in3-working-paper-series/article/view/1878
Este documento presenta los pasos del proceso de minería de datos textual. Describe las etapas de obtención y agrupamiento de datos, preprocesamiento, generación de atributos, selección de atributos, aplicación de técnicas de minería de datos como agrupamiento, clasificación y reglas de asociación, e interpretación de resultados. El objetivo general es extraer información y conocimiento útil a partir de grandes cantidades de datos textuales.
Este documento trata sobre la minería de datos. Explica que la minería de datos es el proceso de extraer conocimiento valioso de grandes volúmenes de datos mediante técnicas como el aprendizaje automático y el análisis estadístico. También describe los orígenes de la minería de datos, sus características, usuarios, métodos, procesos, extensiones y aplicaciones.
Big Data & Text Mining: Finding Nuggets in Mountains of Textual Data
Big amount of information is available in textual form in databases or online sources, and for many enterprise functions (marketing, maintenance, finance, etc.) represents a huge opportunity to improve their business knowledge. For example, text mining is starting to be used in marketing, more specifically in analytical customer relationship management, in order to achieve the holy 360° view of the customer (integrating elements from inbound mails, web comments, surveys, internal notes, etc.).
Facing this new domain I have make a personal research, and realize a synthesis, which has help me to clarify some ideas. The below presentation does not intend to be exhaustive on the subject, but could perhaps bring you some useful insights.
Este documento trata sobre la minería de texto y datos utilizando técnicas de lingüística computacional y redes neuronales. Explica que la minería de texto extrae patrones e información de conjuntos de textos a través de procesos como agrupamiento, clasificación y asociación. También describe cómo las redes neuronales se usan en minería de datos para predicción, reconocimiento de patrones y clasificación. Finalmente, recomienda el uso de estas técnicas en proyectos universitarios y en la solución de problemas de min
Seguimiento twitter de las elecciones generales 2015 de Andorra la Vellajvaron
El documento resume los resultados de un análisis de tweets relacionados con las elecciones generales de Andorra de 2015 durante la primera semana de campaña. Los principales hallazgos son: 1) la mayoría de los tweets se publicaron durante los debates; 2) los partidos y candidatos más mencionados fueron Demòcrates per Andorra y Toni Martí; y 3) el hashtag #EG2015 fue el más utilizado.
Curso Big Data. AplicaciónText mining con R by María Garcia y Francisco ParísVictoria López
Este documento presenta un curso sobre Big & Open Data y análisis estadístico con R. Explica brevemente qué es Text Mining y propone dos proyectos de análisis comparativo: uno sobre los discursos de investidura de Juan Carlos I y Felipe VI usando R, y otro de Text Mining en Twitter sobre el hashtag FelipeVI. Finalmente incluye una bibliografía de recursos sobre estos temas.
Este documento resume los resultados de análisis de redes sociales para Dell LatAm en junio y julio de 2013. Muestra que el contenido creado por el equipo de PR generó mayor engagement que el contenido de MKT, el cual carecía de diseño, marketing y estrategia. En julio, el equipo de PR asumió la creación y adaptación de todo el contenido, logrando niveles récord de interacción con contenido novedoso y de alta calidad.
El documento resume la historia y funcionamiento de Twitter. Evan Williams y Jack Dorsey cofundaron Twitter en 2006, basándose en la idea original de Dorsey de una aplicación que muestre el estado de las personas. Twitter creció rápidamente y permitió a los usuarios enviar tweets cortos de texto, imágenes y videos a sus seguidores.
Data Mining Curso, PeruStat - 2014-II Lima, PerúPeruStat
Este documento presenta la información sobre un curso introductorio de minería de datos con aplicaciones en R. El curso enseñará los fundamentos y técnicas principales de minería de datos usando el programa estadístico R a través de 6 sesiones. Los objetivos son que los participantes comprendan el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos y apliquen e interpreten técnicas como regresión, árboles de clasificación y evaluación de modelos.
Divergencias entre las metodologías que diversos autores han utilizado para respectivos análisis de predicción basados en los datos obtenidos en las redes sociales. Carencia de una metodología úncia, lo que conlleva falta de unanimidad en los resultados obtenidos
O documento apresenta dois pesquisadores do LIDET, Ary Fagundes Bressane Neto e Flávio Soares Corrêa da Silva, e fornece informações sobre suas formações acadêmicas e experiências. Também descreve a Universidade de São Paulo, o Departamento de Ciência da Computação e o Laboratório LIDET, incluindo suas atividades de pesquisa e ensino.
Este documento descreve uma análise de dados realizada para identificar denúncias de fraude em benefícios sociais que poderiam resultar em operações da polícia federal. A metodologia incluiu mineração de texto, modelagem estatística e aprendizado de máquina para classificar denúncias com uma taxa de acerto de até 72,9%. Os resultados preliminares podem ser melhorados com ajustes no léxico e considerando outros fatores, como a segmentação de gerências.
Este documento compara dos métodos de análisis de datos aplicados al caso de las políticas de revistas sobre datos: minería de texto y redes neuronales. La minería de texto extrae información a través del análisis del lenguaje natural mediante técnicas como el análisis de co-palabras. Las redes neuronales clasifican la información usando mapas auto-organizados. Ambos métodos buscan desarrollar un buscador avanzado para recuperar conjuntos de datos de investigación de forma más efectiva que los métodos tradicional
Relación Entre Big Data, Data Mining y EstadísticaDMC Perú
En ésta conferencia haremos una introducción a los principales conceptos en "Big Data" y Minería de Datos, explicaremos de qué tratan ambas tendencias, sus relaciones y diferencias; para finalmente discutir si son parte o no de la Estadística.
El documento define el data mining como el conjunto de técnicas que permiten explorar grandes bases de datos para encontrar patrones repetitivos o reglas que expliquen el comportamiento de los datos. Explica que el data mining se basa en tres tecnologías maduras: la recolección masiva de datos, computadoras potentes y algoritmos de data mining. Finalmente, señala que el data mining se puede aplicar en diferentes ámbitos como el gobierno, las empresas, las universidades e investigaciones espaciales.
Image analysis of kidney biopsies using image –mining frameworkVinayagam .D
This document summarizes a technical seminar presentation on image analysis of kidney biopsies using an image mining framework. It introduces image mining and describes the need for its implementation. It then provides details on kidney biopsies, including types, indications, contradictions, and complications. The document explains the image mining process and components like image features, functions, and shapes. It presents the block diagram of the image mining framework, which uses tools like Taverna and RapidMiner. Finally, it provides a case study example applying the framework to kidney biopsy image analysis.
El documento presenta una introducción al tema de la minería de datos, incluyendo enlaces a un blog y libro sobre el tema, así como múltiples referencias a estudios de caso relacionados con la minería de datos.
Taller práctico de introducción a técnicas de Text Mining con lenguaje R. El taller consiste en analizar un de tweets, del cual se tratará de extraer conocimiento. Se analizan las palabras frecuentes, la asociación entre ellas, buscamos descubrir insigths y averiguar si existen conjuntos temáticos.
El taller es una introducción básica a las técnicas de Text Mining, tan útiles hoy en día para descubrir insights en los conjuntos de textos que forman parte de nuestro ecosistema de datos (redes sociales, comentarios de usuarios, correos electrónicos, campos de texto abierto en encuestas,...), pero que muchas veces no sabemos aprovechar.
Apresentação do @LeoNaressi no Social Media Week 2013 sobre text mining (mineração de textos), análise preditiva e sua aplicação em monitoramento de redes sociais
This document provides an introduction to text analytics using IBM SPSS Modeler. It defines key terms related to text analytics and outlines the main steps in the text analytics process: extraction, categorization, and visualization. It then provides a tutorial on using IBM SPSS Modeler to perform text analytics, including sourcing text, extracting concepts and relationships, categorizing records, and visualizing results. Templates and resources are described that can be used to start an interactive workbench session in Modeler for exploring text analytics.
Habitos del internauta mexicano 2014 amipciEvelyn Femat
El estudio encontró que el promedio de antigüedad del internauta mexicano es de 6 años, siendo el correo electrónico y la búsqueda de información las actividades iniciales más comunes. El lugar principal de acceso es el hogar a través de WiFi, y el tiempo promedio de conexión diaria es de 5 horas y 36 minutos. Las principales actividades son el uso de correo electrónico y redes sociales. 9 de cada 10 internautas usan redes sociales, y 8 de cada 10 niños de padres internautas también usan internet principalmente para la
20 nuevas reglas para la investigacion sobre la actividad publicitaria jorge ...Evelyn Femat
El documento presenta las nuevas reglas para la investigación de efectividad publicitaria. Estas incluyen entrar más a la nube y estar más en línea y móvil en los términos que elige el informante, integrar más neurociencia, enfocarse más en ideas que en ejecuciones, usar más datos y estadísticas, demostrar retorno de inversión, ser más conceptual y contar mejores historias. También menciona involucrar más a Latinoamérica en las conversaciones globales sobre marketing.
Este documento presenta los pasos del proceso de minería de datos textual. Describe las etapas de obtención y agrupamiento de datos, preprocesamiento, generación de atributos, selección de atributos, aplicación de técnicas de minería de datos como agrupamiento, clasificación y reglas de asociación, e interpretación de resultados. El objetivo general es extraer información y conocimiento útil a partir de grandes cantidades de datos textuales.
Este documento trata sobre la minería de datos. Explica que la minería de datos es el proceso de extraer conocimiento valioso de grandes volúmenes de datos mediante técnicas como el aprendizaje automático y el análisis estadístico. También describe los orígenes de la minería de datos, sus características, usuarios, métodos, procesos, extensiones y aplicaciones.
Big Data & Text Mining: Finding Nuggets in Mountains of Textual Data
Big amount of information is available in textual form in databases or online sources, and for many enterprise functions (marketing, maintenance, finance, etc.) represents a huge opportunity to improve their business knowledge. For example, text mining is starting to be used in marketing, more specifically in analytical customer relationship management, in order to achieve the holy 360° view of the customer (integrating elements from inbound mails, web comments, surveys, internal notes, etc.).
Facing this new domain I have make a personal research, and realize a synthesis, which has help me to clarify some ideas. The below presentation does not intend to be exhaustive on the subject, but could perhaps bring you some useful insights.
Este documento trata sobre la minería de texto y datos utilizando técnicas de lingüística computacional y redes neuronales. Explica que la minería de texto extrae patrones e información de conjuntos de textos a través de procesos como agrupamiento, clasificación y asociación. También describe cómo las redes neuronales se usan en minería de datos para predicción, reconocimiento de patrones y clasificación. Finalmente, recomienda el uso de estas técnicas en proyectos universitarios y en la solución de problemas de min
Seguimiento twitter de las elecciones generales 2015 de Andorra la Vellajvaron
El documento resume los resultados de un análisis de tweets relacionados con las elecciones generales de Andorra de 2015 durante la primera semana de campaña. Los principales hallazgos son: 1) la mayoría de los tweets se publicaron durante los debates; 2) los partidos y candidatos más mencionados fueron Demòcrates per Andorra y Toni Martí; y 3) el hashtag #EG2015 fue el más utilizado.
Curso Big Data. AplicaciónText mining con R by María Garcia y Francisco ParísVictoria López
Este documento presenta un curso sobre Big & Open Data y análisis estadístico con R. Explica brevemente qué es Text Mining y propone dos proyectos de análisis comparativo: uno sobre los discursos de investidura de Juan Carlos I y Felipe VI usando R, y otro de Text Mining en Twitter sobre el hashtag FelipeVI. Finalmente incluye una bibliografía de recursos sobre estos temas.
Este documento resume los resultados de análisis de redes sociales para Dell LatAm en junio y julio de 2013. Muestra que el contenido creado por el equipo de PR generó mayor engagement que el contenido de MKT, el cual carecía de diseño, marketing y estrategia. En julio, el equipo de PR asumió la creación y adaptación de todo el contenido, logrando niveles récord de interacción con contenido novedoso y de alta calidad.
El documento resume la historia y funcionamiento de Twitter. Evan Williams y Jack Dorsey cofundaron Twitter en 2006, basándose en la idea original de Dorsey de una aplicación que muestre el estado de las personas. Twitter creció rápidamente y permitió a los usuarios enviar tweets cortos de texto, imágenes y videos a sus seguidores.
Data Mining Curso, PeruStat - 2014-II Lima, PerúPeruStat
Este documento presenta la información sobre un curso introductorio de minería de datos con aplicaciones en R. El curso enseñará los fundamentos y técnicas principales de minería de datos usando el programa estadístico R a través de 6 sesiones. Los objetivos son que los participantes comprendan el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos y apliquen e interpreten técnicas como regresión, árboles de clasificación y evaluación de modelos.
Divergencias entre las metodologías que diversos autores han utilizado para respectivos análisis de predicción basados en los datos obtenidos en las redes sociales. Carencia de una metodología úncia, lo que conlleva falta de unanimidad en los resultados obtenidos
O documento apresenta dois pesquisadores do LIDET, Ary Fagundes Bressane Neto e Flávio Soares Corrêa da Silva, e fornece informações sobre suas formações acadêmicas e experiências. Também descreve a Universidade de São Paulo, o Departamento de Ciência da Computação e o Laboratório LIDET, incluindo suas atividades de pesquisa e ensino.
Este documento descreve uma análise de dados realizada para identificar denúncias de fraude em benefícios sociais que poderiam resultar em operações da polícia federal. A metodologia incluiu mineração de texto, modelagem estatística e aprendizado de máquina para classificar denúncias com uma taxa de acerto de até 72,9%. Os resultados preliminares podem ser melhorados com ajustes no léxico e considerando outros fatores, como a segmentação de gerências.
Este documento compara dos métodos de análisis de datos aplicados al caso de las políticas de revistas sobre datos: minería de texto y redes neuronales. La minería de texto extrae información a través del análisis del lenguaje natural mediante técnicas como el análisis de co-palabras. Las redes neuronales clasifican la información usando mapas auto-organizados. Ambos métodos buscan desarrollar un buscador avanzado para recuperar conjuntos de datos de investigación de forma más efectiva que los métodos tradicional
Relación Entre Big Data, Data Mining y EstadísticaDMC Perú
En ésta conferencia haremos una introducción a los principales conceptos en "Big Data" y Minería de Datos, explicaremos de qué tratan ambas tendencias, sus relaciones y diferencias; para finalmente discutir si son parte o no de la Estadística.
El documento define el data mining como el conjunto de técnicas que permiten explorar grandes bases de datos para encontrar patrones repetitivos o reglas que expliquen el comportamiento de los datos. Explica que el data mining se basa en tres tecnologías maduras: la recolección masiva de datos, computadoras potentes y algoritmos de data mining. Finalmente, señala que el data mining se puede aplicar en diferentes ámbitos como el gobierno, las empresas, las universidades e investigaciones espaciales.
Image analysis of kidney biopsies using image –mining frameworkVinayagam .D
This document summarizes a technical seminar presentation on image analysis of kidney biopsies using an image mining framework. It introduces image mining and describes the need for its implementation. It then provides details on kidney biopsies, including types, indications, contradictions, and complications. The document explains the image mining process and components like image features, functions, and shapes. It presents the block diagram of the image mining framework, which uses tools like Taverna and RapidMiner. Finally, it provides a case study example applying the framework to kidney biopsy image analysis.
El documento presenta una introducción al tema de la minería de datos, incluyendo enlaces a un blog y libro sobre el tema, así como múltiples referencias a estudios de caso relacionados con la minería de datos.
Taller práctico de introducción a técnicas de Text Mining con lenguaje R. El taller consiste en analizar un de tweets, del cual se tratará de extraer conocimiento. Se analizan las palabras frecuentes, la asociación entre ellas, buscamos descubrir insigths y averiguar si existen conjuntos temáticos.
El taller es una introducción básica a las técnicas de Text Mining, tan útiles hoy en día para descubrir insights en los conjuntos de textos que forman parte de nuestro ecosistema de datos (redes sociales, comentarios de usuarios, correos electrónicos, campos de texto abierto en encuestas,...), pero que muchas veces no sabemos aprovechar.
Apresentação do @LeoNaressi no Social Media Week 2013 sobre text mining (mineração de textos), análise preditiva e sua aplicação em monitoramento de redes sociais
This document provides an introduction to text analytics using IBM SPSS Modeler. It defines key terms related to text analytics and outlines the main steps in the text analytics process: extraction, categorization, and visualization. It then provides a tutorial on using IBM SPSS Modeler to perform text analytics, including sourcing text, extracting concepts and relationships, categorizing records, and visualizing results. Templates and resources are described that can be used to start an interactive workbench session in Modeler for exploring text analytics.
Habitos del internauta mexicano 2014 amipciEvelyn Femat
El estudio encontró que el promedio de antigüedad del internauta mexicano es de 6 años, siendo el correo electrónico y la búsqueda de información las actividades iniciales más comunes. El lugar principal de acceso es el hogar a través de WiFi, y el tiempo promedio de conexión diaria es de 5 horas y 36 minutos. Las principales actividades son el uso de correo electrónico y redes sociales. 9 de cada 10 internautas usan redes sociales, y 8 de cada 10 niños de padres internautas también usan internet principalmente para la
20 nuevas reglas para la investigacion sobre la actividad publicitaria jorge ...Evelyn Femat
El documento presenta las nuevas reglas para la investigación de efectividad publicitaria. Estas incluyen entrar más a la nube y estar más en línea y móvil en los términos que elige el informante, integrar más neurociencia, enfocarse más en ideas que en ejecuciones, usar más datos y estadísticas, demostrar retorno de inversión, ser más conceptual y contar mejores historias. También menciona involucrar más a Latinoamérica en las conversaciones globales sobre marketing.
19 una misma mandarina, nuevos gajos luis woldenberg nodoEvelyn Femat
Este documento resume los cambios demográficos y sociales en México a través de las últimas décadas. Describe el envejecimiento de la población, la disminución en el tamaño promedio de las familias, y el aumento de hogares liderados por mujeres y personas que viven solas. También discute los desafíos que enfrentan los jóvenes en el mercado laboral y el crecimiento de los hombres que se dedican a las tareas del hogar.
18 accelerating sales and profits herb sorensen tnsEvelyn Femat
This document discusses strategies for accelerating retail sales and profits through improving shopper efficiency. It argues that decreasing the time it takes shoppers to make purchases can significantly increase both the number of items and total dollar value of baskets. Specific recommendations include focusing efforts on the top selling items that make up the majority of sales, placing these prominently throughout stores, and using signs and other tools to quickly inform shoppers about popular selections. Faster purchasing is posited to lead to increased spending through reducing the amount of time shoppers waste during trips.
17 nuevas reglas en el juego de la investigación a. lopez y e. gonzalez millw...Evelyn Femat
Este documento discute cómo las nuevas reglas en la investigación de mercados están siendo afectadas por el surgimiento de las redes sociales y nuevas herramientas como la neurociencia. Aunque las cosas no han cambiado tanto en esencia, la investigación se está volviendo más compleja debido a la mayor cantidad de datos disponibles y necesita realizarse más rápido. Esto probablemente llevará a un enfoque más transdisciplinario en las empresas y a investigadores que trabajen en equipos multidisciplinarios y estén abiertos a diferentes perspectivas.
16 las mediciones neurobiológicas alicia martin del campo qualimercEvelyn Femat
Este documento describe el uso de mediciones neurobiológicas para medir las respuestas inconscientes de los consumidores a los anuncios publicitarios. Se comparan las respuestas de consumidores mexicanos a varios anuncios en 2009 y 2010 para ver cómo han cambiado durante la crisis económica. Los anuncios que generan emociones positivas como la familia y la esperanza ahora resonan mejor, mientras que los que muestran conflictos o pérdidas son más rechazados. Estas mediciones pueden ayudar a las marcas a comprender mejor
15 la investigación de mercado en un mundo de redes sociales diego meller livraEvelyn Femat
El documento presenta los resultados de una encuesta sobre el uso de redes sociales en Latinoamérica. Muestra que países como México, Argentina, Brasil y Chile tienen una alta penetración de usuarios en Facebook y que los latinoamericanos pasan más tiempo en Internet que el promedio mundial. Además, revela que la mayoría de los encuestados en los países de la región pasan más de una hora diaria en redes sociales y que una gran proporción se ha quejado de marcas en plataformas como Twitter o Facebook.
14 la palabra clave para la investigación en proximos 10 años abraham geifman...Evelyn Femat
La palabra clave para la próxima década será "conexión", ya que las personas y empresas se conectarán de nuevas maneras a través de las redes sociales y medios digitales. Estas nuevas conexiones cambiarán la forma en que los consumidores se relacionan con las marcas, productos y su entorno, por lo que será fundamental para las empresas entender y aprovechar estas nuevas formas de conectarse con su público de manera creativa e innovadora.
13 por qué la creatividad jose terrats phenomaEvelyn Femat
La creatividad se define como la identificación, planteamiento o solución de problemas de manera relevante y divergente. Es un proceso que involucra el contenido, la actitud y la forma, y produce resultados valiosos, especialmente durante los momentos de crisis cuando la imaginación es más importante que el conocimiento. La creatividad se caracteriza por la curiosidad y la capacidad de ver las cosas de nuevas maneras.
12 la palabra clave en investigación adrzej rattinger merca20Evelyn Femat
La desintermediación gradual de la industria de investigación de mercados será la palabra clave en los próximos años debido a que las empresas buscarán realizar sus propios estudios para reducir costos. El software y las redes sociales ahora permiten que las empresas realicen estudios más simples sin agencias. Sin embargo, las agencias aún ofrecen sofisticación y objetividad necesarias para algunos estudios complejos.
11 pecha kucha alici martin del campo qualimercEvelyn Femat
Este documento resume los 10 años de compromiso con la calidad de una organización. En 1999 se formó un Comité de Calidad para desarrollar un modelo conceptual. En el 2000 se lanzó la versión 1 del Estándar de Servicio Integral de Medicina (ESIMM) con requisitos mínimos. Entre 2001 y 2003 se implementó de forma voluntaria y obligatoria. En 2008 se lanzó la versión 2.0 del ESIMM. La organización ha logrado consistencia operativa, mejora continua, detección temprana de errores y compromiso con la calidad
O documento discute como a investigação de mercados precisará abordar diferentes grupos de pessoas que consomem os mesmos produtos, mas de maneiras diversas, devido às mudanças tecnológicas e de comportamento até 2020. A palavra-chave será "Conexão" para representar consumidores de forma robusta através de múltiplos métodos de coleta de dados.
9 cual será la palabra im en 2020 oscar balcazar sertaEvelyn Femat
El documento discute cómo ha cambiado la comunicación y el marketing entre 2000 y 2010 debido al desarrollo de la tecnología, y predice que el término clave en 2020 será "Word of Mouth". Algunas de las principales tecnologías y tendencias que surgieron entre 2000-2010 incluyen redes sociales, laptops, tabletas, transmisión en línea, teléfonos inteligentes y la accesibilidad de la información. El documento sugiere que "Word of Mouth" será importante en 2020 porque los consumidores compartirán opiniones de manera in
El documento describe el compromiso de 10 años de una organización con la calidad. En 1999 se formó un Comité de Calidad para desarrollar estándares de calidad. En el 2000 se lanzó la versión 1 del Estándar de Servicio Integral de Medicina (ESIMM) con requisitos mínimos. Entre 2000 y 2003 se implementó de forma voluntaria y obligatoria. En 2008 se lanzó la versión 2.0 del ESIMM. Los beneficios incluyen procesos consistentes, detección temprana de errores y compromiso con la mejora contin
7 from asking to anticipating lindsay atkins millward brownEvelyn Femat
1) Market research is shifting its focus from asking consumers to better anticipating their needs and behaviors by integrating multiple data sources.
2) A case study showed that while a marketing campaign increased brand awareness, it fell short of goals, and online behavioral data revealed some marketing confusion.
3) Listening to online discussions found the brand led in buzz but overall levels were still low; however, users affirmed the product reformulation worked.
4) By combining survey, observation, and listening data, researchers concluded the product was effective but marketing needed refreshing with more online and print elements.
6 la vida en linea daniela buenfil kitelabEvelyn Femat
La Unión Europea ha propuesto un nuevo paquete de sanciones contra Rusia que incluye un embargo al petróleo ruso. El embargo se aplicaría gradualmente durante seis meses para el petróleo crudo y ocho meses para los productos refinados. El objetivo es aumentar la presión sobre Rusia para que ponga fin a su invasión de Ucrania.
5 tendencias mundiales su impacto en el mexicano l. ruvalcaba y c. galindo brainEvelyn Femat
1. El documento analiza la tendencia de Bienestar en Equilibrio y su impacto en México, identificando cambios globales como el cambio climático, la digitalización y la incertidumbre.
2. La tendencia está ligada a la nutrición, pero existe oportunidad de negocio en otras categorías. Las mayores oportunidades son para productos dirigidos a personas de 25 años en adelante.
3. Las marcas deben adaptar sus mensajes a cada grupo etario y evitar la saturación publicitaria para mantener credibilidad.
Este documento resume una investigación sobre el índice de apreciación de la audiencia. Explica que el índice de apreciación mide el compromiso de la audiencia con un programa televisivo utilizando datos de medición de audiencias. Analiza variables como el hábito, la recurrencia y la lealtad de la audiencia. Presenta resultados comparativos del índice de apreciación para diferentes canales, programas y horarios que muestran las diferencias en el compromiso de la audiencia. Concluye que el índice de apreciación ofrece una altern
3 targeting efectivo ma luisa villegas nielsenEvelyn Femat
Este documento presenta estrategias para dirigir efectivamente el conocimiento sobre consumidores a la ejecución. Explica que los segmentos de consumidores tienen diferentes comportamientos y que los datos demográficos y de encuestas deben traducirse a acciones. Usa un caso práctico de productos de cuidado personal para mostrar cómo identificar el segmento de mayor potencial entre los compradores de bajo, medio y alto gasto y lealtad. El objetivo es proteger al "grupo vinculado" de compradores medios y leales de gasto medio
2 nuevas formas, nuevos métodos javier alagon estadística aplicadaEvelyn Femat
Este documento resume la historia y evolución de la investigación de mercados en las últimas décadas. Comienza describiendo tres eventos geopolíticos importantes de los últimos 20 años y cómo los países involucrados usaron el tiempo para transformarse. Luego resume brevemente hitos clave en el desarrollo de la investigación de mercados desde 1935 hasta 2008, incluyendo el surgimiento de nuevos enfoques, críticas y tecnologías. El autor sugiere que esta revisión histórica es necesaria para explorar si la industria ha usado positivamente el tiempo
El-Codigo-De-La-Abundancia para todos.pdfAshliMack
Si quieres alcanzar tus sueños y tener el estilo de vida que deseas, es primordial que te comprometas contigo mismo y realices todos los ejercicios que te propongo para recibieron lo que mereces, incluso algunos milagros que no tenías en mente
Mario Mendoza Marichal — Un Líder con Maestría en Políticas Públicas por ...Mario Mendoza Marichal
Mario Mendoza Marichal: Un Líder con Maestría en Políticas Públicas por la Universidad de Chicago
Mario Mendoza Marichal es un profesional destacado en el ámbito de las políticas públicas, con una sólida formación académica y una amplia trayectoria en los sectores público y privado.
Bienvenido al mundo real de la teoría organizacional. La suerte cambiante de Xerox
muestra la teoría organizacional en acción. Los directivos de Xerox estaban muy involucrados en la teoría organizacional cada día de su vida laboral; pero muchos nunca se
dieron cuenta de ello. Los gerentes de la empresa no entendían muy bien la manera en que
la organización se relacionaba con el entorno o cómo debía funcionar internamente. Los
conceptos de la teoría organizacional han ayudado a que Anne Mulcahy y Úrsula analicen
y diagnostiquen lo que sucede, así como los cambios necesarios para que la empresa siga
siendo competitiva. La teoría organizacional proporciona las herramientas para explicar
el declive de Xerox, entender la transformación realizada por Mulcahy y reconocer algunos pasos que Burns pudo tomar para mantener a Xerox competitiva.
Numerosas organizaciones han enfrentado problemas similares. Los directivos de
American Airlines, por ejemplo, que una vez fue la aerolínea más grande de Estados
Unidos, han estado luchando durante los últimos diez años para encontrar la fórmula
adecuada para mantener a la empresa una vez más orgullosa y competitiva. La compañía
matriz de American, AMR Corporation, acumuló $11.6 mil millones en pérdidas de 2001
a 2011 y no ha tenido un año rentable desde 2007.2
O considere los errores organizacionales dramáticos ilustrados por la crisis de 2008 en el sector de la industria hipotecaria
y de las finanzas en los Estados Unidos. Bear Stearns desapareció y Lehman Brothers se
declaró en quiebra. American International Group (AIG) buscó un rescate del gobierno
estadounidense. Otro icono, Merrill Lynch, fue salvado por formar parte de Bank of
America, que ya le había arrebatado al prestamista hipotecario Countrywide Financial
Corporation.3
La crisis de 2008 en el sector financiero de Estados Unidos representó un
cambio y una incertidumbre en una escala sin precedentes, y hasta cierto grado, afectó a
los gerentes en todo tipo de organizaciones e industrias del mundo en los años venideros.
METODOS DE VALUACIÓN DE INVENTARIOS.pptxBrendaRub1
Los metodos de valuación de inentarios permiten gestionar y evaluar de una manera más eficiente los inventarios a nivel económico, este documento contiene los mas usados y la importancia de conocerlos para poder aplicarlos de la manera mas conveniente en la empresa
3. RIESGOS AL CODIFICAR
Riesgos al codificar
g
Mediación del codificador:
A la intervención del
encuestador se añade la del Empobrecimiento del contenido:
Cuando la pregunta permite respuestas
codificador que debe decidir
de gran diversidad‐ encuestas complejas,
e interpretar. contradictorias o vagas‐ la información se
confunde.
Las respuestas poco
Destrucción de la forma: La
frecuentes se eliminan a
forma de la información se
priori. Las respuestas raras,
mutila y a menudo su
originales y poco claras
contenido se empobrece.
originadas en una primera
lectura se asignan a códigos
residuales.
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4. ¿Qué dice el cliente?
AMABILIDAD
SONRISA
rapidez comunicación
claridad
NO
CERCANÍA comodidad
ayuda FACILIDAD
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5. Text Mining
Estudios recientes indican que el 80% de la
información de una compañía está almacenada
en forma de textos o formatos no estructurados.
La minería de texto se enfoca en descubrir entre
una “gran” cantidad de información textual:
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6. Text Mining
Yo pondría aire
acondicionado
y además
Deberían poner
Deberían poner
implementaría citas más atención a la
por teléfono para que hora de atender al
cliente porque luego nos
la atención fuera más dejan esperando horas y nadie
Que pongan
rápida nos atiende
estacionamiento
porque la grúa se
Modificar la tienda
lleva los coches para estar satisfecho en
la sala de espera, respetar los
turnos.
NO
NO discriminen a la
gente que no llegue de
traje Mayor
ventilación
porque el lugar es
pequeño
peq eño
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7. ¿Cómo text mining puede resolver problemas
de investigación de mercados?
investigación de mercados?
IDENTIFICAR
VOCABULARIO
ESTRUCTRA DE ASOCIACIÓN DE UN TEXO
CLUSTERS
SEMÁ ICOS
ÁNT
QUE
RECONOZC pongan
AN al
cliente
NO sillas
porque
discriminen a la
frecuente
f t gente que no me
llegue de traje canso
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9. Identificando Vocabulario específico por
Segmentos
Encontrar las palabras más
frecuentemente utilizadas en cada
grupo y el contexto de las mismas.
Palabras que caracterizan a los
segmentos por su presencia o
ausencia
ausencia.
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10. Identificando Vocabulario
Identificando Vocabulario
Si usted fuera el gerente…¿qué haría
para que sus clientes quedaran más
satisfechos?
Aplicada a clientes de una cadena de
tiendas de artículos electrodomésticos.
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11. Vocabulario C
Vocabulario C+
Palabras Características Porcentaje Porcentaje Frecuencias Frecuencias Valor del
del Segmento Interno Global internas Globales Test
ESTACIONAMIENTO 20 11 70 192 5.345
PERSONALIZADA 14 7 48 126 4.702
Especificidad
DAR 6 2 22 42 4.578
Positiva NUEVOS 30 20 104 354 4.323
PREPARADOS 7 3 23 53 3.806
FRASES TÍPICAS
FRASES TÍPICAS
RAPIDEZ
“Dar una atención especializada”
DINERO Ind. 3455
ABRIR Especificidad
PICO Negativa “Que el personal sea amable y de
información clara de todos los
CONTRATARIA
productos” Ind 5677
CARÁCTER
EVITAR
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12. Vocabulario D
Vocabulario D
Palabras Características Porcentaje Porcentaje Frecuencias Frecuencias Valor del
del Segmento Interno Global internas Globales Test
BIEN 52 41 355 727 5.228
5 228
Especificidad
ATENDERLOS 15 10 100 178 4.497
Positiva NO 1.8 1.6 1265 2959 3.938
TRATARLOS 3 1 18 23 3.598
AMABILIDAD 26 21 178 369 3.468
RAPIDEZ 2 1 15 19 3.292
DINERO 44 38 305 670 3.288
FRASES TÍPICAS
FRASES TÍPICAS
SEGUIMIENTO
PRODUCTOS
“Más rapidez en el servicio y más
VENDEDOR
amabilidad”
Ind. 275
COSTOS Especificidad
Negativa “Pondría más personal” Ind 1293
CALIDEZ
CANALIZAR
CAMBIAR
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13. El contexto del “NO”
DECIR LA VERDAD DE LO QUE VAN A
VIVIR ENGAÑADOS
COBRAR PARA
QUE LA ATENCIÓN CON SERVICIO AL
VIA TELEFÓNICA
CLIENTE SEA DE MANERA PERSONAL Y
DAR IGUAL TRATO A LOS CLIENTES VAYAN CON TRAJE
AUNQUE
QUE SEAN MÁS ACTIVOS EN ATENDER HUELA MAL LA TIENDA
A LAS PERSONAS Y QUE
A LAS PERSONAS Y QUE
ABRIR MÁS PUESTOS PARA QUE LOS TUVIERAN QUE
CLIENTES ESPERAR
TENGAN PREFERENCIA POR
QUE HAYA IGUALDAD Y QUE LAS PERSONAS QUE
CONOZCAN AL PERSONAL
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14. RECOMENDACIONES
RECOMENDACIONES
Los clientes de nivel C+ necesitan un plus
p
en el servicio de la cadena. Necesitan que
se les haga más cómoda la compra
g p
generando acciones que personalicen el
servicio.
El nivel D percibe discriminación Ellos
discriminación.
necesitan ser atendidos, escuchados y
considerados de igual forma que los demás
demás.
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16. Estructura de Asociación
Encontrando la estructura de
la estructura de
asociación de palabras en un
texto
Visualizar gráficamente la asociación de
palabras con segmentos demográficos,
actitudinales, etc.
actitudinales, etc.
Identificar zonas de
d f d
vocabulario
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17. Estructura de Asociación
Estructura de Asociación
Extraído del estudio “La salud en las
ciudades
ciudades” destinado a conocer los hábitos de
vida relacionados con la salud.
¿Qué es para usted la salud?
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18. Estructura de Asociación
pueda menos
uno cada poco
ir
sea
malo cuidarse
problema mentalmente
H+50
ya normal general
tenemos puede hacer beber ejercicio
salud cosas
trabajo tiene ser como
principal pode
poder todos
ninguna H‐35
H 35 forma
mejor está hay tanto
M‐50
pues cuando H‐20
ni
bueno tener H‐50 mismo fumardeporte
yo hace algo
enfermo
tengo nada come eso mal física
M+50 porque cuerpo
estoy trabaja teniendo
i d estar siente
feliz vida enfermedad
f l
encuentra
tu
tienes buena sentirse físicamente
para
te M‐20 físico
enfermedades
buen sano
estado
M-35
me bien mental
duela llevar l i
cualquier
creo psíquico
dinero también
su pero
mí
he
alimentación
dolores p
puedes encontrarse
ganas ahora
dolor Psíquicamente
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19. CONCLUSIONES
La configuración observada sugiere la
existencia de una evolución progresiva del
vocabulario con la edad
edad.
Existe un desfase entre sexos; la transición
hacia el empleo de determinadas palabras se
hace a edades distintas, a una edad más
temprana para la mujer
mujer.
Existe un uso de palabras de diferenciado por
sexo.
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21. ¿Cómo text mining puede resolver problemas
de investigación de mercados?
investigación de mercados?
RECONOZCAN al
cliente
NO frecuente
QUE pongan
discriminen a la sillas porque
gente que no me canso
Formación de llegue de traje
Clusters Semánticos
Obtener grupos tan homogéneos como sea
posible con respecto a sus opiniones a una
pregunta abierta.
abierta.
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22. RECONOZCAN
al cliente
NO
discriminen a la gente que
frecuente QUE pongan
sillas porque
me canso
no llegue de traje
Clusters semánticos
Si usted fuera el gerente de la tienda…¿qué haría para que sus
clientes quedaran más satisfechos? At ió a clientes en una
li t d á ti f h ? Atención li t
tienda departamental
CLIENTE MAS
45 MEJORAR AGILIZAR 18 4
AB DAR
ATENCION
PERSONAL
ABRIR C C D
M PERSONALIZADO RAPIDEZ
BUEN
PONER
TRATO
PICO
INFORMACION
CONTRATAR
AMABILIDAD
SERVICIO
BRINDAR
PROBLEMA GENTE
NECESIDAD FUNCIONAR
CAPACITAR TARDANZA
CURSO TRAMITE
RESOLVER AUMENTAR
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