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Fuente: OReilly Data Mining por Andrea Cirilo y www.sv-europe.com/crisp-dm-methodology/
Nos basamos en CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data
Mining)* un modelo estándar abierto los enfoques de minería de datos
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Diseñamos nuestro proceso de minería y visualización de información
mediante un proceso estandarizado e iterativo
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Trabajamos con variables:
Demográficas, Socio-económicas,
Comerciales, Dinámicas (redes
sociales), Climatologicas, etc.
Además integramos bases de
datos de socios de información
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Recolección y procesamiento de datos
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Análisis de entorno
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Entorno Vecindario (<1km a la redonda)
(49.84%)
(50.16%)
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16%
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Rangos de Edad
7-18 años
19-24 años
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32-66 años
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0-1Habitantes por cuarto
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Personas laborando
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• Baja competencia a su alrededor
• Vías de comunicación accesibles (avenida)
• Población económicamente estable (PEA 44%)
• Mercado meta: 18,000 personas (trimestral)
• Tasa de adopción del 20%: 3,600 personas
• Consumo promedio por persona: $93 MXN
• Potencial económico: $334,800 MXN
Valor accionable
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Siguientes Pasos
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Continuaremos buscando buenos aliados y partners de datos…
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Universidades (áreas STEM)
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Entre otros…
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Hinweis der Redaktion

  1. Nos enfrentamos al problema de que esta riqueza de toda esa información en línea es inaccesible, incomprensible o el costo de llegar a ella es muy elevado
  2. Y desde el punto de vista de negocio mientras esa información nos debería servir para resolver retos más complejos, tomar mejores decisiones. Y tener una mejor humanidad
  3. Analizando la mayor cantidad de datos georreferenciados* (+10 mil bases de datos) Es posible generar modelos de big data para mejorar la toma de decisiones en el sector público y privado
  4. *Perfil: Mauricio, 26 años, Lic. en Gastronomía *Contexto/Antecedentes: Emprendedor, carismático, lector de tendencias y con grandes ideas *Reto: Seleccionar la mejor ubicación para un restaurante de comida healthy para mujeres entre 18-30 años *Lugar: Monterrey, Nuevo León