Geomarketing y Data Minning

Un tema muy interesante, y que nos une a los profesionales del GIS y del Data Minning, es la posibilidad de integrar plataformas de ambas tecnologías.

Francisco Ortega nos ha ido presentando diferentes alternativas, como K-Mine o R, ambas de software libre, con una potencialidad muy elevada, lo que ha hecho que diferentes empresas se empiecen a plantear la posibilidad de usar estas herramientas en detrimento de las comerciales como Clementine.

Pues hoy leyendo el foro de Gabriel Ortiz, del cual soy asiduo lector, me he encontrado con un nuevo grupo, GIS&Chips, con un interés común: el desarrollo de y con software libre en el ámbito de las tecnologías de la información geográfica.

He estado leyendo su web, y tienen posts muy buenos relacionados con:

• Análisis de Redes: Uno de los inconvenientes más importantes que se tienen a la hora de afrontar el análisis de redes no es la tecnología, si no más bien, las propias redes. Estamos habituados a trabajar con NavTeq o TeleAtlas, pero ellos han conseguido trabajar con OpenStreetMap. Muy, pero que muy interesante, más que nada porque OSM sigue creciendo de manera exponencial.
• Integración de R con PostGres: Su propio nombre lo indica, y no hay que olvidar que PostGres tiene una extensión PostGIS, por lo que podemos enlazar muy comodamente los modelos de R con nuestras aplicaciones de Geomarketing.

Mi más sincera enhorabuena a la gente de GIS&Chips

Análisis Espacial en el Geomarketing. GeoDA

Uno de los principales problemas que se plantean a la hora de analizar los resultados de un proyecto de geomarketing es la falta de software para hacer este tratamiento. Si bien con el geomarketing podemos representar nuestros clientes, competencia, cuotas, etc, se debe buscar un por qué a esta situación.

Hoy en día es normal el uso de técnicas de data minning para conocer la tipología de nuestros clientes, por ejemplo, su Índice de Capacidad Ecónomica, Edad, Sexo, etc, pero se pueden estudiar las variables espaciales, también conocido por Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (AEDE), que explican su distribución en el espacio.

Para ello existen diferentes softwares y módulos para programas comerciales, como el caso de GeoStatical Analyst de ESRI, o el caso del programa que me gustaría presentar, GeoDA, desarrollado por Luc Anselin (Universidad de Illinois). El programa se presentó en 2002 y se puede descargar de manera gratuita desde aquí.

El programa se puede dividir en:

1. Entrada de datos y edición. Trabaja con puntos y polígonos, y permite la edición de los mismos, la creación de grids, centroides y polígonos de Thiessen. Compatible con el formato shp de ESRI.
2. Transformación de variables y creación de nuevas variables a paritr de funciones log, exp. Permite la creación de consultas (joins) y cálculos algebráicos
3. Mapeo. Mapas temáticos, cartogramas y animaciones. Cuartiles, Desviaciones, percentiles, "box map", cartograma circular...
4. Gráficos estadísticos. Histogramas, "box plot", "scatter plot", ·D "scatter plot".
5. Autocorrelación espacial o dependencia. Coincidencia de valores altos/bajos de una variable en el espacio. La técnica usada es la dispersión de Moran, que representa en el eje X la variable previamente estandarizada y en el Y la variable espacialmente retardada de dicha varaible estandarizada. También permite estudiar las concentraciones espaciales, también denominadas zonas frias/calientes. La técnica usada es LISA (Local Indicator of Spatial Asociation) basado en la dispersión local de Moran.
6. Regresión Espacial.

Para más información se pueden consultar los siguientes artículos y manuales:

• Ana¡álisis Estadístico de datos geográficos en geomarketing: el programa GeoDa. Coro Chasco Irigoyen. Link
• GeoDa: An Introduction to Spatial Data Analysis. Luc Anselin. Link
• Manual de GeoDa. Link
• Web de GeoDa. Link