Información del curso | Analíticas y gestión de Mercadeo (MM-UN)

El Instituto de Estudios Superiores de Administración (IESA) es una escuela de gerencia que forma líderes, como profesionales o empresarios responsables, capaces de contribuir con el éxito de las organizaciones públicas o privadas.

General

Guía del estudiante

Programa

Horario y Salón

Cartelera

Foro de dudas y comentarios

Píldora 1 Modelos de Predicción

Encuesta de evaluación de la materia

El p-valor. Comparaciones y Contrastes

Preprocesamiento de Datos

Regresión Lineal

Exploración Visual de los Datos

Análisis de Correspondencias

Reducción de dimensionalidad para variables numéricas

Sesión 1 - 21/10/2024

Grabación clase virtual - 21/10/2024

Sesión 1 Presentación de la materia e introducción a las Analíticas

0 Orange Descarga e Instalación

Shmueli y otros (2018). Data mining for business analytics. Págs. 21-30

Shmueli y otros (2018). Data mining for business analytics. Págs. 32-41

Sharda, R. (2018). Business Intelligence, Analytics, and Data Science (pag 3 - 51)

Sharda, R. (2018). Business Intelligence, Analytics, and Data Science. (Pag 53-81)

Sesión 2 - 28/10/2024

Grabación clase virtual - 28/10/2024

Sesión 2 Analítica as a Service

Sharda, R. (2018). Business Intelligence, Analytics, and Data Science (Pag 429-440)

Sesión 3 - 31/10/2024

Grabación clase virtual - 31/10/2024

Sesión 3 Aprendizaje Automatizado y Marketing

Píldora 1 Modelos de Predicción

Píldora 2 Modelos de Clasificación

Píldora 3 Evalucación y desempeño de modelos

Sharda, R. (2018). Business Intelligence, Analytics, and Data Science (Pag 189-243)

Sharda, R. (2018). Business Intelligence, Analytics, and Data Science (Pag 247-315)

Sesión 4 - 04/11/2024

Grabación clase virtual 04/11/2024

Mizik, N., &amp; Hanssens, D. M. (Eds.). (2018). Handbook of marketing analytics (Pag 79 - 100)

Sesión 4 Análisis con Datos Longitudinales

Datos Longitudinales

Datos Longitudinales2

Material Audiovisual para datos Longitudinales con Orange

Sesión 5 - 11/11/2024

Grabación clase virtual - 11/11/2024

Mizik, N., &amp; Hanssens, D. M. (Eds.). (2018). Handbook of marketing analytics (Pag 107-133)

Sesión 5 Panel Data

Sesión 6 - 14/11/2024

Grabación clase virtual - 14/11/2024

Sesión 1 - Medición y control en estrategias digitales del marketing

Sesión 7 - 18/11/2024

Grabación clase virtual 18/11/2024

Examen 1

Sesión 2 - Medición y control en estrategias digitales del marketing

Sesión 8 - 25/11/2024

Grabación clase virtual - 25/11/2024

Fader, P., Toms, S. E. (2018). The customer centricity playbook (Cap 1; 2 y 3)

Sesión 9 - 28/11/2024

Grabación clase virtual 28/11/2024

Fader, P., Toms, S. E. (2018). The customer centricity playbook (Cap 4 y 5)

Sesión 9 Centralidad en el Cliente

Sesión 10 - 02/12/2024

Grabación clase virtual - 02/12/2024

Mizik, N., &amp; Hanssens, D. M. (Eds.). (2018). Handbook of marketing analytics (Pag 155-176)

Examen 2

datos heterogeneidad marketing

Elección de restaurantes con Heterogeneidad

Sesión 10 Modelos de elección de Compra

Sesión 11 - 05/12/2024

Grabación clase virtual - 05/12/2024

Mizik, N., &amp; Hanssens, D. M. (Eds.). (2018). Handbook of marketing analytics (Pag 324-366)

Sesión 11 Optimización en Marketing

Mizik, N., & Hanssens, D. M. (Eds.). (2018). Handbook of marketing analytics (Pag 79 - 100)

Mizik, N., & Hanssens, D. M. (Eds.). (2018). Handbook of marketing analytics (Pag 107-133)

Mizik, N., & Hanssens, D. M. (Eds.). (2018). Handbook of marketing analytics (Pag 155-176)

Mizik, N., & Hanssens, D. M. (Eds.). (2018). Handbook of marketing analytics (Pag 324-366)