Tableros de Control - Análisis Visual de Datos - Análisis Cuantitativo <
1- Curso introductorio a Business Intelligence y Data Mining
- Introducción al mundo del Business Intelligence
- Panorama actual (Tendencias: Big Data, Text Mining y Social Network Analysis)
- Ejemplos reales (Sales Forecasting, Risk Managment, Profiling, Retención y Segmentación de clientes)
- Arquitectura de una solución Business Intelligence (Dificultades comunes, Problemas evitables, entradas y resultados esperables de cada etapa, Reduciendo el riesgo inherente a los datos)
- Paso a paso, la explicación de cada etapa (Manejando los datos de origen: Procesos ETL, Conceptos de DataWarehouse, cubos, vistas y sumarizaciones, Creación de reportes, Tableros de Control, ...)
- Creación de modelos avanzados: Data Mining (Preguntas que puede responder, Como deben estar los datos para analizar, Exploración visual y gráfica de los datos, Segmentando automaticamente: Clustering, Entendiendo nuevos insights del negocio: Decision Trees, Anticipando el futuro: Modelos de predicción.)
- Demostraciones prácticas (Exploración visual de los datos, Clustering, Decision Trees y Modelos de predicción)
2- Taller Business Intelligence y Data Mining con Excel
- Fundamentos (El sentido de analizar datos y detectar patrones, Curvas costo-beneficio, ROI.)
- Brindando un panorama general de una solución (Esquema funcional)
- Introducción al análisis avanzado (Data Mining)
- Manejando los datos origen (Mejores prácticas en el tratamiento de datos, Manejando grandes volúmenes de datos, Tratando los datos con el menor riesgo)
- Operando en los datos (Definición de métricas de negocio, Definición de datos desciptivos, Cortando la información: Definiciones geográficas y temporales, ...)
- Análisis con Excel (Mejores prácticas, Top 3 de opciones más útiles, Creación y uso de tablas dinámicas, Navegando graficamente los datos, Haciendo análisis discriminatorio, ...)
3- Taller Tratamiento de grandes volúmenes de datos con Excel
- Mejores prácticas en Excel y administración de la información (Buenas prácticas para alojar la información y administrarla eficientemente, nombres de rango para el adecuado tratamiento de tablas de miles de datos, ...)
- Funciones (Aspectos comunes a todas las categorías. Ejemplos de funciones matemáticas y estadísticas. Explicación detallada de la función BuscarV, ...)
- Segmentación (1) (Conceptos generales, Tablas Dinámicas, Sumarizaciones, Operar en 3 dimensiones. Generación de hojas operativas, ...)
- Segmentación (2) (Agrupaciones por rangos numéricos y fecha. Uso de percentiles. Generar Ley de Pareto o Criterio ABC, preparar tablas para obtener estos resultados, ...)
- Confección de Tableros de Indicadores (Función Indirecto. Formato condicional. Uso de funciones estadísticas y matemáticas. Exposición de los resultados, ...)
- Temas Complementarios (Importación de datos de otros archivos y aplicaciones. Utilización de “Texto en columnas”. Uso de funciones de texto, ...)
