• Unsupervised learning
• Supervised learning
• Social Network Analysis
• Recommender Systems
• Natural Language Processing

• Segmentar una cartera de clientes
  • Inteligencia de cliente
  • Marketing y campañas comerciales
  • Ciclo de vida del cliente
• Segmentar patrones de comportamiento
  • Perfiles consumo de gas i electricidad
  • Perfiles de compradores en retail
• Segmentar material digital
  • Documentos, tweets, …
  • Videos
• Detección de comunidades en redes sociales
  • Detectar tipos de vinculos entre personas
  • Estructurar campañas comerciales virales

Ejemplos en Shiny:

• Clustering : K-means
• Clustering : Density
• Clustering : Density, u example
• Clustering : Hierarchical

Algoritmos subyacentes:

• K-Means Clustering
• EM Clustering
• DBSCAN Clustering
• Hierarchical Clustering

Packages: CRAN TASK : Cluster

• Propensión a la fuga
  • Aseguradoras, Entidades bancarias, …
• Propensión a a compra
  • Campañas comerciales de venta, promociones, …
• Credit scoring
• Detección del fraude y blanqueo de capital
  • FIU, Bancos, Agencia tributaria, Seguridad social
  • Distribuidoras de gas y electricidad
• Salud
  • Dianóstico de patologías a partir de electrocardiogramas
  • Estimación de presupuestos en función de la población
• Text Mining
  • Clasificación de textos
  • Analisis de sentimiento

UCI Machine Learning Repository : Bank Marketing Data Set

• Dades:
  • age (numeric)
  • job : type of job (categorical)
  • marital status (categorical)
  • education (categorical)
  • has credit in default? (categorical)
  • has housing loan? (categorical)
  • has personal loan? (categorical)
  • number of days that passed by after the client was last contacted from a previous campaign (numeric)
  • …

• Detección de roles dentro de la red
  • Marketing viral en telefonia
• Detección de influenciadores
  • Marketing en redes sociales
• Detección de comunidades
  • Redes de blanqueo de capital
• Marketing
  • Pursway : Socialize your data

Ejemplos en Shiny:

• SNA : Community Detection

Algoritmos subyacentes:

• Modularity maximization
  • Clauset, Newman, Moore: Finding community structure in very large networks
• Edge Betweenness algorithm / Girvan-Newman algorithm
• Leading Eigenvector
• Random walks
• Spinglass

Packages: igraph, sna

Funcionalidades:

• Recomendaciones en plataformas sociales
  • Recomendación de usuarios a usuarios
  • Recomendación de ítems a usuarios

Ejemplos:

• Música en Spotify
• Películas en NetFlix, Rotten Tomatoes, MovieLens, jinni, Critiker
• Productos en e-Commerce
  • Amazon (link1, link2)
  • eBay

Ejemplos en Shiny:

• Recommender System : Movies
• Recommender System : Movies Graph

Algoritmos subyacentes:

• Alternating-Least-Squares with Weighted-\(\lambda\)-Regularization
  • Large-scale Parallel Collaborative Filtering for the Netflix prize

Funcionalidades técnicas:

• Funcionalidades NLP
  • Sentence breaking, Tokenizer, Stemming, Lemmatization
  • Spelling correction
  • Language detecition
  • Named Entity Recogntion
  • Coreference resolution
  • Part-of-Speech (POS)
  • Parse Tree (Constituency Tree / Dependency Tree)

Aplicaciones de negocio:

• Keyword/Keyphrase Extraction
• Feature Extraction
• Ontology Lerning
• Sentiment Analysis
• Topic Modelling
• Automatic Summarization

Productos comeciales:

• Análisis de reputación en redes sociales
• Análisis de impacto de acciones comeciales en redes sociales
• Soporte gestión: Tags automáticos, Clasificación, …

Ejemplos en Shiny:

• Text Mining : Twitter graph
• Text Mining : Twitter clustering

Algoritmos subyacentes:

• Modularity maximization
• Hierarchical Clustering

Packages: CRAN TASK : NLP