de marketing digital para aumentar las conversiones. Automatización de informes y otras integraciones de sistemas empresariales
Auditoria de tu ecosistema digital
Implementación: Construcción del Data Layer
Configuración de la solución de analítica
Validación y próximos pasos
Actividades TIpicas
Implementación de soluciones.
Inteligencia de Negocios
Minería de datos
Sistema de reporte y visualización
Procesamiento de lenguaje natural
Aprendizaje automático y profundo
Diseño y desarrollo de algoritmos
Modelado predictivo
Gestión de bases de datos relacionales y no relacionales
Informes de marketing digital para aumentar las conversiones. Automatización de informes y otras integraciones de sistemas empresariales
Las actividades de minería de datos son: clasificación (predictiva), agrupación (descriptiva), búsqueda de reglas de asociación (descriptiva), búsqueda de patrones de secuencia (descriptiva), regresión (predictiva) y detección de desviaciones (predictiva)
Consiste en extraer un modelo analítico de datos históricos que predice el comportamiento futuro o estima resultados desconocidos
Dar solución a diversos problemas desde su enfoque matemático, haciendo uso de una metodología básica, conceptos básicos e importantes como asignaciones, constantes, variables y formatos
Las bases de datos relacionales utilizan un lenguaje de consulta estructurado para la manipulación de datos, estas se conforman por filas, columnas y registros y se almacenan por tablas
Reconocer patrones a partir de unos datos suministrados en forma de ejemplos. Debido a estos patrones, el AA es capaz de generalizar comportamientos y ajustar las acciones del programa
Aplicaciones de procesamiento el lenguaje natural.
Resultados de búsqueda. Texto predictivo. Traducción de idiomas. Llamadas telefónicas digitales. Análisis de datos. Análisis de texto.
Se utilizan una serie de herramientas con las que representar elementos visuales como gráficas, mapas, ilustraciones, etcétera, para mostrar patrones, tendencias o valores atípicos que nos ayuden a comprender la realidad que nos rodea
Plan de medición: Definición de objetivos y de KPIs
Auditoria de tu ecosistema digital
Implementación: Construcción del Data Layer
Configuración de la solución de analítica
Validación y próximos pasos