Este documento describe un curso de minería de datos que enseña técnicas avanzadas de análisis de datos como segmentación, clasificación y regresión para aplicaciones de marketing. El curso dura 24 horas repartidas en 3 sesiones de 8 horas y cubre temas como la construcción de data marts, preparación de datos, segmentación guiada por el negocio y aplicaciones web. El objetivo es capacitar a profesionales en el uso de herramientas de minería de datos para el análisis de información.

1. Curso-Taller de Minería de Datos
Aplicaciones en Marketing
Presentación
La generación de conocimiento es el proceso que reditúa las mayores ventajas competitivas
en las organizaciones y la forma de transformar la inmensa cantidad de datos en información y
conocimiento a partir de bases de datos, es un proceso denominado Minería de Datos.
El curso de minería de datos está diseñado para el entendimiento de las principales técnicas de
extracción de conocimiento. Comprende el desarrollo de la metodología CRISP para el
desarrollo de los proyectos de minería de datos y las principales herramientas que se emplean
para el proceso de extracción de conocimiento.
Data Mining Consulting SAC. Jr. Lampa 1137 – Oficina 7. Lima 01. Tel. 428-0282
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2. Dirigido a
Dirigido a todos aquellos profesionales interesados en ampliar sus conocimientos en técnicas
avanzadas de análisis de datos. Profesionales que se desempeñen en áreas de Business
Intelligence, sistemas de información, Data Warehouse, riesgos y todas las áreas involucradas
en el manejo de grandes volúmenes de información; y público en General.
Pre-requisitos
Conocimientos previos de estadística básica y manejo de base de datos (SQL).
Metodología
Basado en la teoría y en la aplicación directa de los conceptos aprendidos. Para esto se
dispondrán de las siguientes herramientas.
 Taller con una PC por alumno.
 Casos de Aplicación. Situaciones reales con aplicaciones en el mercado Peruano.
 Base de Datos de prueba para aplicar lo aprendido.
 Utilización de SQL Server para el manejo de base de datos
 SPSS para el análisis de información
 Microsoft Excel 2007.
Materiales
 Material impreso con diapositivas del curso.
 CD-ROM con material de consulta
 CD-ROM con base de datos para aplicación en clases.
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3. Syllabus
I. Introducción a la minería de datos
Objetivos
 Entender el concepto de minería de datos, necesidades, oportunidades, tendencias,
cambios, el proceso y nuevas aplicaciones.
 Entender las diferencias entre Data Warehousing, Data Mart, Data Mining y
conceptos OLAP.
 Elaborar un Data Mart de aplicación.
Temario
 Data Warehousing y Data Mart
 El proceso de Minería de Datos
 Importancia de la minería de datos en las organizaciones.
 Tratamiento de los datos
 Técnicas de Análisis de Datos
 Construcción del Data Mart
Caso
 Construcción de Data Mart de una institución bancaría
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4. II. Preparación de los datos
Objetivos
 Aplicar las herramientas de análisis de datos para la preparación de los datos.
 Entender las herramientas de análisis para la evaluación de campañas de marketing
directo.
 Aplicar las técnicas de Data Cleaning para la limpieza de datos.
Temario
 Recursos de análisis de datos. Análisis descriptivo.
 Diferencia Significativa. Desviación estándar. La hipótesis nula. La distribución normal.
Evaluación de campañas de marketing directo
 Data Cleaning. Detección de Outliers. Análisis de datos faltantes.
 Visualización de datos. Histograma. Grafico de líneas. Grafico Radial.
Casos
 Tarjetas de Crédito. Evaluación de Campañas de Marketing Directo.
 Visualización de datos con Excel.
 Elecciones generales 2006. JNE- Detección de mesas de votación con posible fraude
electoral.
III. Técnicas de Segmentación
Objetivos
 Entender las técnicas de segmentación según la metodología de análisis.
 Entender los tipos de segmentación que son guiados por las necesidades del negocio.
 Entender las implicancias y acciones futuras a partir de la segmentación de datos.
 Aplicar las técnicas de segmentación para dar solución a un problema de negocio.
Temario
 Técnicas de segmentación. Percentiles. K-means. Algoritmo de 2 etapas.
 Determinación del tamaño y el número de clusters.
 Segmentación guiada por el negocio. Segmentación por Valor. Segmentación por
Comportamiento. Segmentación Basada en Propensión. Segmentación por lealtad.
Demográfica y por estilos de vida.
 Aplicaciones en CRM
Casos
 AFP. Segmentación de clientes.
 Telecomunicaciones. Segmentación de clientes de telefonía residencial.
IV. Clasificación y Regresión
Objetivos
 Entender las técnicas de segmentación según la metodología de análisis.
 Entender los tipos de segmentación que son guiados por las necesidades del negocio.
 Entender las implicancias y acciones futuras a partir de la segmentación de datos.
Temario
 Regresión Lineal y Regresión Logística. Verificación de supuestos. Ventajas y
desventajas.
 Arboles de Decisión. Ventajas y desventajas de su aplicación.
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5.  Aplicaciones. Predictor de Ingresos. Arboles de Decisión. Modelos de propensión.
Score de Riesgos. Probabilidad de Fuga
Casos
 Clasificación de clientes de tarjeta de crédito mediante arboles de decisión.
 Score de Riesgo Crediticio. Determinación de score de riesgo para clientes del sistema
financiero peruano.
V. Web Mining
Objetivos
 Entender las herramientas de web mining.
 Aplicar los conceptos de Web Mining.
Temario
 Introducción al Web Mining.
 Modelo Amazon, twitter, e-buy.
 Aplicaciones.
Casos
 Aplicaciones del algoritmo de Jackart en portales web del Perú.
Técnicas de Clasificación y
Introducción Data Mart Web Mining
Segmentación regresión
Aplicaciones Marketing: Banca, Finanzas y Business Intelligence
Instructores
 Jorge Rodriguez. Máster Europeo en Dirección de Marketing y Gestión Comercial,
Escuela de Negocios EOI de España. Diplomado en Gerencia de Proyectos, UPC.
Diplomado en Marketing Relacional – CRM, UPC. Especialización en Business
Intelligence, Intelligence & Business Solutions. Profesional de Ingeniería Estadística,
Universidad Nacional de Ingeniería. Con cerca de diez años de experiencia en
proyectos de Business Intelligence, CRM y Data Mining en Telefónica, Banco Falabella y
el Banco de Crédito del Perú en el que desempeñó el cargo de Jefe Data Mining .
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6. Actualmente es Jefe de Business Intelligence en el Grupo El Comercio y Consultor
independiente en Strategic Solutions. Miembro de la comunidad Profesionales de
Analytics Cono Sur, KD Nuggets y American Statistical Association (ASA).
 Wilson Arias. Bach Ingeniería estadística por la Universidad Nacional de Ingeniería.
Especialista en la generación de modelos de scoring de riesgo para entidades
financieras. Ha desarrollado su trabajo en entidades bancarias como Banco Falabella,
Interbank, Equifax y BBVA Banco Continental. Con más de 5 años de experiencia en
generación de score de riesgo para instituciones financieras.
 Jonny Chambi. MBA (c). Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Especialista en la
explotación de información y aplicaciones de minería de datos para la gestión de
clientes. Ha desarrollado su trabajo en BBVA Banco Continental. Banco Interbank del
Perú. Telefónica del Perú. Jurado Nacional de Elecciones, la ONPE entre otras.
Duración
24 horas en tres sesiones de 8 horas cada una. Sábados 26 de marzo, 2 y 9 de abril. Clases de
9:00 a.m. a 6:00 p.m.
Fecha de Inicio: sábado 26 de marzo.
Inversión
S/. 1,000 (Mil nuevos Soles)
Procedimiento de pago:
 Deposito a la Cuenta de Ahorros: 0011-0177-37-22-00180473
 BBVA Banco Continental
 Titular: J & J Data Mining Consulting SAC
Contacto
Email : capacitacion@dataminingperu.com
Web : www.dataminingperu.com
Teléfono : (511) 482-0282
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