Enhorabuena por la presentación. Para un profano en la materia, la explicación sobre clustering, su proceso y ventajas que reporta a nivel de negocio es excelente.
Hola. Excelente tu video. Quisiera hacerte una pregunta: ¿una vez identificados los clusters cómo puedes determinar cual cliente ( de los que aparecen en base de datos de la empresa) pertenece a cada uno de los clusters identificados? ¿Si llegase un cliente nuevo como sabes a qué cluster pertenece?
Me alegra que te guste. Los diferentes software de análisis de datos te incorporan un campo al dataset que estés usando que indican a qué cluster pertenece cada uno. En R o Python tienes que incluir código para que lo haga
Si estás usando Radiant de Shiny, puedes ver esta asignación y exportarla o añadirla a tu conjunto de datos. En la interfaz de Radiant, busca la opción para descargar los resultados del análisis y descarga los datos con los números de clústeres asignados.
Hola Vero, Radiant es una aplicación web que no hace falta que te descargues. Puedes acceder aquí: shiny.posit.co/r/gallery/education/radiant/ y aplicar modelos como el k-means 🙂
Muy buen vídeo, de esta manera pude comprender de manera clara todo el tema, hay alguna posibilidad de que pueda compartir el excel? para practicar en casa, gracias.
Hola Jose Manuel: agradezco tu mensaje y efectivamente te confirmo que estamos realizando asesoría en el tema. Necesitaría que me comentaras a mi email un poco más la necesidad y entonces probablemente concertar una conversación. Un cordial saludo
Hola primera primera vez que veo y debo usar el clustering para realizar un informe en mi seminario de grado pero no manejo mucho como usarlo en el tema de cosecha de aguas lluvias. Me podrias ayudar por favor
Hola Tamara, el que citas es un tema que yo no conozco. El clustering, o análisis de agrupamiento, es un método común en ciencia de datos que se utiliza para identificar patrones o grupos en conjuntos de datos. Se utiliza cuando no se dispone de categorías predefinidas para los datos y se busca explorar la estructura inherente en los mismos. Por ejemplo: Segmentación de clientes según perfiles similares según sus comportamientos de compra, preferencias o características demográficas. Agrupamiento de genes en bioinformática. Se puede aplicar clustering para agrupar genes o muestras biológicas similares en función de sus perfiles de expresión génica. Segmentación de pacientes en atención médica. El clustering puede ser utilizado para agrupar pacientes con características médicas similares, historiales clínicos o resultados de pruebas diagnósticas para redirigirlos a tratamientos específicos.
Enhorabuena por la presentación. Para un profano en la materia, la explicación sobre clustering, su proceso y ventajas que reporta a nivel de negocio es excelente.
¿Por qué eres un profano en la materia?
Excelente explicación de aplicación práctica! Muchas gracias!:)
Excelente explicación. Tengo una duda. Según los indicadores se debería trabajar con 4 clusters, ¿Por qué concluye con 3 clusters? Saludos
El cuarto es como un cajón de sastre resultado del método estadístico empleado, pero de difícil asociación a un perfil. Gracias 🙏
Hola. Excelente tu video. Quisiera hacerte una pregunta: ¿una vez identificados los clusters cómo puedes determinar cual cliente ( de los que aparecen en base de datos de la empresa) pertenece a cada uno de los clusters identificados? ¿Si llegase un cliente nuevo como sabes a qué cluster pertenece?
Me alegra que te guste. Los diferentes software de análisis de datos te incorporan un campo al dataset que estés usando que indican a qué cluster pertenece cada uno. En R o Python tienes que incluir código para que lo haga
Si estás usando Radiant de Shiny, puedes ver esta asignación y exportarla o añadirla a tu conjunto de datos.
En la interfaz de Radiant, busca la opción para descargar los resultados del análisis y descarga los datos con los números de clústeres asignados.
Muy bueno el video, de donde me sugerís descargue k-means y radiant? gracias!
Hola Vero, Radiant es una aplicación web que no hace falta que te descargues. Puedes acceder aquí: shiny.posit.co/r/gallery/education/radiant/
y aplicar modelos como el k-means 🙂
Muy buen vídeo, de esta manera pude comprender de manera clara todo el tema, hay alguna posibilidad de que pueda compartir el excel? para practicar en casa, gracias.
1drv.ms/x/s!AmJTH0blmlZJlP1L4n4tEhiM9bM3OA
@@ialiende Muchas gracias.
seria posible una asesoría?
Hola Jose Manuel: agradezco tu mensaje y efectivamente te confirmo que estamos realizando asesoría en el tema. Necesitaría que me comentaras a mi email un poco más la necesidad y entonces probablemente concertar una conversación. Un cordial saludo
Hola primera primera vez que veo y debo usar el clustering para realizar un informe en mi seminario de grado pero no manejo mucho como usarlo en el tema de cosecha de aguas lluvias. Me podrias ayudar por favor
Hola Tamara, el que citas es un tema que yo no conozco. El clustering, o análisis de agrupamiento, es un método común en ciencia de datos que se utiliza para identificar patrones o grupos en conjuntos de datos. Se utiliza cuando no se dispone de categorías predefinidas para los datos y se busca explorar la estructura inherente en los mismos. Por ejemplo:
Segmentación de clientes según perfiles similares según sus comportamientos de compra, preferencias o características demográficas.
Agrupamiento de genes en bioinformática. Se puede aplicar clustering para agrupar genes o muestras biológicas similares en función de sus perfiles de expresión génica.
Segmentación de pacientes en atención médica. El clustering puede ser utilizado para agrupar pacientes con características médicas similares, historiales clínicos o resultados de pruebas diagnósticas para redirigirlos a tratamientos específicos.