Data Mining - Conferencias de verano.

Como todos los veranos llega la hora de cursos de verano, conferencias, ponencias y cosas por el estilo, y hay que reconocer que hay bastantes opciones. Yo personalmente me quedo con las siguientes:

USER, la conferencia de los usuarios de R, muy interesante la verdad, siempre hay muchas cosas punteras, a ver si tenemos suerte y como pasó con pasadas conferencias cuelgan las diapositivas de presentación.

Rmetrics, esta asociación mantiene un paquete de R orientado a la Finanzas, este año hacen su primera conferencia y pinta bien, a demás han colgado las presentaciones que siempre es de agradecer.

KDD, la grande, la insuperable, la primera y mil calificativos más. "La conferencia" de minería de datos por excelencia, ya os cometamos en un post que tiene vinculado un concurso la KDDCup, pasaros a dar un vistazo que no perderéis el tiempo.

Intenational Conference on Computational Aspects of Social Networks, no es conocida, es mas creo se estrena este año, pero está especializada en el campo de la redes sociales, un campo que dará mucho que hablar en los proximos años.

Por último os dejo aquí un enlace a un workshop sobre Web Personalization, es un descubrimiento de última hora pero tratan un tema que me interesa bastante, el tratamiento con herramientas analíticas del problema de la optimización de la Web; sobre todo echad un vistazo a los motores de recomendación, ya que será una técnica sobre la que postearé en breve.

Data Mining - Redes Neuronales aplicadas al Geomarketing

Hace unos días nos encontrábamos tratando el tema de las tipologías comportamentales en el ámbito del geomarketing, y entramos en una discusión bastante interesante con Guillermo sobre cómo encarar problemas estadísticos en el ámbito del geomarketing.

Guillermo nos preguntaba como resolver el problema de la predicción en un entorno espacial de una manera genérica. Intentamos explicar, tanto Jesús como yo, cómo encararíamos el problema de una manera sencilla, pero creo que nos quedamos a medio camino y no conseguimos exponerlo de una manera entendible.

Resulta que este fin de semana encontré un articulo que nos viene perfecto para ilustrar la resolución de este tipo de problemas; la metodología de base es sencilla, no utilizan excesivas variables y utiliza una técnica clásica en la Minería de Datos, las Redes Neuronales.

El problema que se aborda es la valoración inmobiliaria, partiendo de información tanto georeferenciada cómo referente al inmueble estudiado en cuestión. Si que es un poblema algo desfasado en el momento actual, y más con la que está cayendo en el sector, pero eso no quita que cuando se entrenó, un momento donde el sector crecía de manera estable, los resultados fueran buenos.

Os dejo aquí el enlace y ya me cometaréis que os parece.

Geomarketing - Artículo en CISCII 2009

En la nueva edición de CISCII 2009 (Conferencia Iberoaméricana en Sistemas, Cibernética e informática) se ha presentado un artículo sobre el geomarketing.

El artículo es de los profesores del Departamento de Economía y Ciencias Sociales de la Universidad Politécnica de Valencia, Juan Buitrago, Serafín Clemente, Carmen Escrivá y Amparo Baviera.

¿El énlace? el 15 de mayo fue la boda.

Geomarketing - Publicidad en los vagones del metro de Madrid

Dicen los gurús de los blogs que los Viernes no hay que escribir, que lo mejor es hacerlo el Lunes, pero es que a mí las cosas me pasan los Jueves, y como tengo memoria de pez mejor lo escribo ya que si no se me olvida.

Situación, Metro de Madrid, línea 1, a las 22:30 horas. Vengo roto de mi clase de buceo, con pocas ganas de nada. Entra un grupo de jovenes con cara sonriente, pensé en la suerte que tenían por estar de fiesta en esos momentos, y justo antes de que se cierren las puertas entra el último hablando por un móvil a grito pelao. ¿qué móvil era? Su propia mano, en un principio pensé que estaba de coña, cuando una chica empezó igual, pensé en un grupo de teatro recaudando para vivir, pero la cosa cambió cuando más que lo que hacían lo importante era el mensaje de lo que decían. Hicieron videoconferencias, calcularon donde estaban, chat, internet, etc...y al final, justo en la siguiente estación, se giraron abrieron sus palmas y se vió el logo de NOKIA, a lo que dijeron: "Esto ha sido un momento Nokia, conecting people".

Para mí lo interensante radicó en el lugar, evidentemente, el metro, y no cualquier metro, si no en la línea 1, entre las paradas de Chueca y Gran Via. Es lógico pensar que en ese tramo y a esa hora, un Jueves el mercado objetivo de estas herramientas, jovenes (sigo sin ver a mis queridos padres haciendo videollamadas), poder adquisitivo propio o cercano (un Jueves por desgracia en esta época salen menos) y al día en nuevas técnologías (yo me descarto porque tuve un HTC que tenía de todo y volví a mi 8310 que pesaba menos...) .

Independientemente de las nuevas tendencias en marketing, el analizar donde vas a ponerlas en práctica sigue teniendo vital importancia.

PD: Por desgracia para NOKIA y tras un rápido vistazo, el vagón tenía alrededor de 30 pasajeros, de los cuales, yo creo que era el más joven, en la treintena, y la mayoría gente de más de 50 años, mujeres y que venían de trabajar por lo que me pareció a mi. Para que luego digan que el Geomarketing funciona...jajajajaja

Data Mining - Revista sobre analítico

Simplemente recomendar una revista gratuita sobre Análisis, se llama "Analytics".

La verdad es que no he visto otra revista que esté tan especializada, todas las publicaciones que he leído siempre se centran en el Bussines Intelligent y a partir de allí hacen alguna referencia a estudios analíticos o hacen un articulo sobre alguna herramienta.

Le he echado un vistazo y no está mal, y además es gratis

Os dejo aquí el enlace, ya me diréis que os parece.

Data Mining - R

Durante mis años de universidad tuve la suerte de ver crecer una herramienta GPL que en principio me parecía fea y difícil de usar, y con el tiempo me ha convencido que no hace falta un interfaz bonito y pagar grandes cantidades de dinero para hacer buenos análisis; esta herramienta se llama R.

Con el tiempo este proyecto me ha ido convenciendo que es una de las mejores herramientas que existen en la actualidad. Fue creada a principios de los 90 cómo una replica gratuita de S+, unos de los mejores entornos de análisis de datos que ha habido nunca, el cual ha venido a menos por culpa de su hermano libre. Hay que reconocer que los principios no fueron nada fáciles, muchísimos bugs, grandes problemas de compatibilidad, rendimiento computacional muy limitado... pero sus creadores no se rindieron, y durante estos 20 años de desarroyo se ha conseguido hacer una herramienta de una potencialidad increible, ¿por qué digo esto? pues es muy sencillo, R es un lenguaje de programación con grandes capacidades para representar información de forma gráfica amén de tener infinidad de funciones y algoritmos orientados al análisis de datos y, lo que es más importante, unas API's bien definidas que permiten que cualquier usuario con conocimientos de C pueda crear sus propios paquetes.

Esta capacidad de expandirse de manera sencilla y abierta por todo el publico ha sido uno de los grandes aciertos de los desarrolladores, ha permitido que el número de paquetes de R haya crecido exponencialmente hasta más de 1700 que existen actualmente, ¿y que podemos encontrar en estos paquetes? de todo, creo que hay muy pocos campos del analisis de datos que no estén tratados por un paquete de R, desde la conexión a base de datos, cual tipo de análisis imaginable, generación de informes automáticos, todo tipo de gráficos, ... incluso se han creado diferentes agregaciones de paquetes que tratan diferentes campos en concreto, os dejó aquí la página donde podéis ver todos los grupos, eso sí, os comento los que considero más importantes para hacer minería de datos; estos son Machine Learning, análisis multivariante, optimización, computación de alto rendimiento y paralela, análisis de grupos, gráficos y como no análisis de datos espaciales. Que quede constancia que le lanzo un guante a mi compañero Jesús para que realice algún test sobre las capacidades espaciales del programa y nos lo cuente comparando capacidades con otras herramientas, hay queda.

Teniendo en cuenta como está la situación actual, donde la competencia es aférrima, tener una capacidad de hacer análisis de manera rápida y fiable es imprescindible y que todas las entidades tienen reducción de costes considero una opción más que valida R, recordemos que hace relativamente poco hablamos sobre que se ha ganado la KDD Cup trabajando sobre R, es decir que potencialidad para el modelización no le falta; imaginaros el departamento de expertos que se podría formar sólo con el coste de la implantación de alguna de las herramientas de minería privativas.

Imaginad como está situando la industria a R como competencia que han empezado ha enlazarlo con sus propios lenguajes, aquí podemos observar como SPSS permite desde su herramienta llamar a R para hacer análisis, por otro lado en esta notícia nos comenta que SAS también incorporará esta capacidad, algo se tiene que estar moviendo para que los grandes permitan utilizar este software libre desde susherramientas; aquí podríamos aplicar eso de "Si no puedes con el enemigo únete a él".

Y la verdad es que no me extraña este movimiento generalizado de toda la industria, cada vez veo más noticias que grandes empresas han utilizado R para sus trabajos analíticos, os dejo aquí un video donde se nos explica como Facebook y Google, entre otras, utilizan R para sus análisis.

Otra noticia que me sorprendió es que se les hizo una entrevista a los creadores del programa en el New York Times, esto puede parecer que no es importante, pero que en un medio que no es expecializado ni académico se haga eco de una herramienta GPL y nos hable bien de ella es muy importante, aunque sólo sea para dar algo de publicidad.

Sinceramente, desde mi punto de vista, se abre una oportunidad impresionante aquí en España, creo que la primera empresa que apueste por esta herramienta, que haga alianzas con los creadores y otras empresas extrangeras, que de un servicio de hot line, de consultoría de negocio y de sistemas, que de formación en el tema, vamos básicamente que escoja un modelo de negocio basado en software GPL se va a posicionar dentro del BI analítico de una manera muy firme, y una vez situada va a ser muy difícil sacarle.

Bueno pues esta ha sido mi presentación de R, ya iremos hablado y expandiendo conocimientos sobre esta herramienta y de otra muchas también.

Geomarketing - Video del funcionamiento de Business Analyst de ESRI

Tres videos del funcionamiento de la extensión de Geomarketing de ESRI Business Analyst

Geomarketing - Googleando Geomarketing

De vez en cuando me da por googlear un rato. Esta vez me decante por "geomarketing noticias" para ver que se publicaba al respecto, y después de recorrerme las primeras 500 entradas, he encontrado algunas cosas curiosas:

1º Un foro dedicado al geomarketing de la empresa DatacomCRM. DatacomCRM es una empresa dedicada a la consultoria de negocio y publicidad (pertenece a Carat lider en la gestión de publicidad en TV por ejemplo), y actualmente tienen una herramienta propia de geomarketing, Geothrough basada en la tecnología de GeoConcept.

El moderador es Fernando Pérez Vigo, Director de Consultoría de DatacomCRM, y al que tuve la oportunidad de conocer a través del blog de geomarketingspain.

http://www.datacomcrm.com/foro/index.php?board=2.0

2º Artículo publicado en el blog Netquest sobre Geomarketing. El artículo es de Juan Esteban Reina, de la empresa GIS & Analisis Redorbis y define el geomarketing y algunos de sus usos.

http://www.solucionesnetquest.com/actualidad/?p=1192

3º Entrada en el blog GKudos llamada "Geomarketing, ¿Herramienta o Gadget?" Publican la presentación realizada por el economista Javier Carranza en el auditorio de la Universidad Nacional de Colombia el Miercoles 24 de Junio de 2009 sobre Geomarketing.

http://blog.gkudos.com/2009/06/25/geo-marketing-%C2%BFherramienta-o-gadget/

4º Una noticia bastante atrasada, de Agosto de 2002, donde se asegura que el 82% de las empresas tienen mal ubicadas su red de oficinas según la consultora Daemon Quest. La conclusión de Juan José Peso, director general de Daemon Quest, es que con un buen estudio de Geomárketing una empresa puede conseguir llegar a un grado de detalle de información tal que tenga los números de las calles en donde más le conviene abrir un local ordenados según su conveniencia. La utilidad de este tipo de estudios es increíble para cualquier tipo de compañía, sea cual sea su tamaño y su sector de actividad. En el caso, por ejemplo, de las franquicias se puede lograr ubicar cada local de tal manera que todos tengan un mismo mercado potencial.

http://www.noticiasdot.com/publicaciones/2002/0802/0908/noticias0908/noticias0908-1.htm

5º Una nota de prensa del año 2006 de la empresa SGMI, servicios de geomarketing inmobiliario, donde publican un estudio sobre las calles comerciales de las principales ciudades. También y relacionada con esta empresa (que por cierto su web ya no existe, ya no sé si ellos tampoco) hay un pdf sobre "UN SIG ORIENTADO AL GEOMARKETING INMOBILIARIO EN EL ÁMBITO DE BARCELONA"

http://www.data-red.com/cgi-bin/miniforos/mensaje.pl?referencia=200611210743&registro=10912131210533
http://www-cpsv.upc.es/documents/Ponencia-SIG.pdf

6º Una nota de prensa de Junio de 2008 de la consultora Experian, donde dan 10 consejos para la ubicación de su negocio. La conclusión interesante: "Como sentencia Ramón Sánchez-Bayton, Director General de Experian Business Strategies, a la hora de decidir la correcta ubicación de un negocio nunca debemos guiarnos por la intuición. Cuanta mayor información tengamos acerca de los clientes, de las características del entorno del punto de venta potencial y de las personas que lo habitan y transitan, habrá más posibilidades de éxito. Y para ello hay que considerar las técnicas de micromarketing y geomarketing como nuestras mejores aliadas”.

http://www.experian.es/apartados/salaprensa/noticias/NP%20Consejo%20Apertura%20Negocio_5Jun08.pdf

7º Nota de prensa de MaxiSistemas (Argentina) de Mayo de 2009 sobre su nueva aplicación de Geomarketing para el sector gastronómico. Algunos datos de interés:
· Según Price & Cook el 60% de los cierres de negocios es debida a su mala ubicación.
· Según ellos McDonald's tarda un año en averiguar una ubicación según análisis propios. en España tardan mucho tiempo porque usan soluciones de Gmk a medida.
· Un caso de PRYCA (en España Carrefour) donde a partir de un estudio de geomarketing adaptaron la oferta de vinos en función de la ubicación. Si hubieran ofertado vinos de 200$ en zonas de rentas altas la percepción de los clientes hubiera sido de un establecimiento caro, según ellos evidentemente.

http://www.gastronomiconet.com/index.php/noticias-generales/gastronomia/276-maxisistemas-presento-su-solucion-de-geomarketing-para-el-rubro-gastronomico

8º En un foro (entrada de abril de 2009) sobre Televisión Digital me encontré con la siguiente situación: Resulta que los decodificadores de Digital+ tienen un servicio llamado Sonda Plus, el cual manda información sobre lo que se está viendo en cada momento en ese decodificador. Un lector del foro comenta muy inteligentemente: "...Un paso más hacia el cliente transparente. Van a saber en todo momento qué canal estás viendo, a qué horas, qué publicidad ves, etc, pudiendo sacar conclusiones acerca de tu nivel cultural, poder adquisitivo, estilo de vida, ... Todo esto para poder ofrecerte en un futuro no muy lejano publicidad "hecha a medida" de tus usos y costumbres. Si además cruzamos los datos de dónde vives y el poder adquisitivo de tu zona, ya tenemos un geo-marketing perfecto con las informaciones que tú les proporcionas totalmente gratis (bueno no, encima pagas tú el abono)."

http://www.mundoplus.tv/foros/viewtopic.php?p=719239

Espero que alguna de estas noticias os sirvan, me muy interesantes aunque algunas estén desfasadas en el tiempo.

Data Mining - Ve la luz PMML 4

PMML es el standart de la industria de la minería de datos para poder trasladar modelos de una herramienta a la otra, es decir, este leguaje, que no deja de ser un XML, permite crear un modelo con SAS y luego explotarlo con Clementien por ejemplo.

Esto también permite que existan herramientas que no están pensadas para la minería de datos puedan explotar los modelos, por ejemplo, muchas de las bases de datos comerciales, como Oracle o Teradata, pueden crear modelos de minería, estaréis de acuerdo conmigo que no son las mejores herramientas para esto, ya que no tienen un interface amigable para ello a demás de sufrir una falta de capacidades para la visualización de la información, pero por otro lado tienen la capacidad de cargar modelos en PMML y de explotarlos.

Si se hace así se desvincula la explotación de los modelos con respecto a la herramienta de modelización, todos sabemos que las herramientas de minería no son especialmente baratas, y si sumamos que los motores de la bases de datos son mucho más rápidos a la hora de explotar que los de las herramientas de modelización tendremos una solución muy válida.

Hay que tener en cuenta que este lenguaje sólo permite migrar los modelos, no se puede migrar de esta manera todo el tratamiento de datos anterior a la modelización, cosa que tenemos que tener en cuenta a la hora de poner el modelo en explotación.

Con el tiempo este estandart ha ido ganando relevancia y cada vez más empresas le dan soporte, entre ellas SAS, Clementine, IBM, Salford Systems, Microstrategy... y dentro del movimiento GPL que yo conozca lo soportan R y Kmine.

A demás de mejoras generales en la v4 las novedades más importantes de esta versión son:

• Mejoras en las capacidades de preproceso
• Inclusión de modelos de series temporales
• Inclusión de información sobre la construcción del modelo (Curva de ROC, estadísticas...)
• Capacidad de definir modelos múltiples

Os dejo aquí el enlace a la sociedad que mantiene y diseña el PMML.

Geomarketing - Tipologías comportamentales para el geomarketing

¿qué son las tipologías?

No son más que la clasificación por diferentes variables tanto de personas, hogares , portales o áreas.

Como ya hemos dicho muchas veces, hablar de geomarketing implica hablar de análisis, y por tanto de variables geográficas a analizar. Por ejemplo, analizar nuestros clientes y su distribución, y si dicha distribución responde a patrones establecidos, lo que finalmente nos permitirá tomar medidas o modelizar futuras acciones.

Pero, ¿cómo puede ayudarnos la ubicación de nuestros clientes para buscar futuros? La ubicación de un cliente nos permite conocer a través de tipologías comportamentales el perfil del mismo, lo que cruzando con nuestra información de negocio nos puede permitir conocer sus necesidades, y por tanto tener una política pro-activa hacía los mismos (como le encanta a los departamentos de marketing esta palabra por Dios).

¿qué es importante saber de unas tipologías?

1. El nivel de desagregación: ¿a nivel de sección censal?¿tramo de calle?¿a portal?Si optamos por la sección censal estaremos dando a más del 70% de los municipios una única tipología, mientras que si optamos por tipologías a nivel de tramo estaremos obviando los diferentes edificios que existen dentro de un tramo. Evidentemente el error cometido a nivel de portal (de 1 a 50 hogares) es mucho menor que en una sección censal con unos 400 hogares aprox. Es importante saber hasta donde queremos llegar para escoger los niveles que más nos interesan.
2. Calidad de la asignación. Las tipologías se asignan según el nivel geográfico disponible (punto anterior) por lo que es necesario contar con normalizadores que permitan llegar a asignar a un registro la sección censal, el tramo o el portal en su defecto.

¿para qué pueden servir?

• Conocer tu cartera de clientes y ver si hay patrones comunes en ellos, como el entorno donde viven, su capacidad económica, etc...
  
• Clonación de clientes en listas de potenciales o frias, si sabemos que nuestros clientes corresponden a una serie de tipologías podemos buscar potenciales con las mismas tipologías.
  
• Mejorar los procesos analíticos, como la creación de clusters para los modelos a partir de las tipologías.
  
• Potenciar las técnicas de geomarketing para el análisis
  
• Optimizar acciones, por ejemplo hacer buzoneos en aquellas zonas que correspondan a ciertas tipologías.
  
• etc.
  

¿qué tipologías existen en el mercado?
Pues hay muchas, pero me quedo con estas cuatro. Evidentemente la primera es con la que habitualmente trabajo, pero os dejo otras tres opciones para que podáis elegir. Si me permitís un pequeño guiño hacía las que uso decir que son, creo que son, las únicas que asignar tipologías a nivel de portal.

• HomeTypes de arvato services. Normalizador propio y a nivel de portal, implementedas para su uso en software geostat y geostatweb de geomarketing
  
• Mosaic de Experian. Normalizador propio y a nivel de SS.CC. aunque me suena que a tramo de calle también.
  
• Segmento32 de Datasegmento. Normalizador externo. A nivel de SS.CC.
  
• Habits de AIS. A nivel de SS.CC. y usadas con el Business Analyst de ESRI.
  

¿existe algún otro tipo de tipología?

Sí, hemos hablado por encima de las tipologías comportamentales, pero también se puede asignar un "comportamiento" a las zonas, es decir, saber como actua una zona, un área, o una sección censal en términos turísticos, de comunicación, ocio, etc... Pero esto para otro post.

Y ahora me vuelvo a ver la segunda parte del partido, que pertenezco a la tipologia "me gusta el fútbol con una cerveza".

Data Mining - Novedades de Clementine 13

En esta nueva versión de clementine nos encontramos que se ha incluido un algoritmo que echaba mucho en falta, K-Nearest Neighbor, algoritmo clásico y bastante sencillo que muchas veces se utiliza para rellenar valores nulos durante el preproceso; pero, sin lugar a dudas, lo más importante de esta versión es la capacidad de poner notas en los streams.

Esta pequeña funcionalidad es una reivindicación que muchas personas me han comentado que echaban a faltar, por qué no nos engañemos, Clementine no es una de la herramientas más utilizadas en Minería de Datos por sus algoritmos, velocidad o precisión sino por haber acercado el análisis de datos a un público más global y mejorado la productividad debido a su amigable interface y al poder realizar en un mismo entorno el análisis de datos, el proceso ETL y la modelización, podríamos decir que ha sido el Windows de la Minería de datos.

Con esta funcionalidad será mucho más sencillo documentar procesos, os dejo aquí un enlace con un video de esta funcionalidad en uso y aquí página con la lista completa de mejoras de esta versión.

Por último comentar que ha habido un cambio global en la nomenclatura de los productos de SPSS, a partir de ahora Clementine se llamará PASW Modeler… con lo bonito que era Clementine…

Data Mining - R gana la KDD Cup

La KDD Cup es la competición abierta de minería de datos más famosa y reconocida de todo el mundo; hace una convocatoria anual desde el 1997, y cada año plantea un problema a resolver diferente, algunos de los tratados son motores de recomendación, reconocimiento de cáncer en imágenes, minería de redes…

El reto de este año se centra en los clásicos problemas de CRM de cualquier empresa, modelizar la fuga, el up-selling y el cross-selling, ya sea con un modelo o una agrupación de ellos, donde los datos han sido cedidos por una empresa de telefonía.

Hay 2 dataset’s para trabajar, uno “pequeño” de 230 variables y uno grande de 15000 variables, contienen 50000 registros cada uno.

Este año hay 2 desafíos, uno rápido que en 5 días tienes que dar modelos para el dataset de 15000 variables y uno lento en el cual te puedes presentar tratando el dataset pequeño o el grande y en el que tienes un mes de tiempo. Se puede utilizar cualquier tipo de software ya sea libre o privativo, genérico o desarrollado en concreto para el desafío…

Hasta aquí lo normal de cada año, pero este ha sido diferente, han ganado el desafío lento tratando el dataset grande utilizando R, un programa de software libre de análisis estadístico del que estoy enamorado desde mis tiempos de universidad y del cual ya os iré hablando.

Para mí es una gran noticia, ya que viene a demostrar algo de lo cual ya estaba convencido desde hace tiempo, que con R y buenos técnicos puedes realizar cualquier análisis con un resultado igual que con SAS Enterprise Miner, SPSS Clementine o cualquier otro software privativo, y en según que casos incluso mejores.

Os dejo aquí el enlace del grupo que ha ganado el desafío.

La lastima de esta competición es que los códigos de los modelos presentados no son publicados, sería muy interesante ver como han conseguido este hito.

¿Álguien se anima a presentarse con nosotros el año que viene?

Geomarketing - Noticia sobre Bernardo Hernández

El pasado día 5 de junio apareció en el diario CincoDias una noticia interesantísima. El Director Mundia de Geomarketing de Google, Bernardo Hernández, ha sido nombrado Director Mundial de Marketing de Producto.

Desde el blog de GeomarketingSpain darle la enhorabuena y que no pare!

Geomarketing - noticias Interesantes sobre software y libros

Hola, voy a comentar varios temas en un único post, que el tiempo apremia...

Software
Ha salido un nuevo software por parte de Eptisa y ESRI. Se llama CensalView 2008 y que como ellos mismos definen en "producto de información geográfica-estadística". Básicamente son las secciones censales de toda España ajustadas con cartografía navteq con la información asociada del padrón 2008. Se distribuye con un mxd y una geodatabase, y es posible bajar una demo para la versión ArcGIS 9.3.1 (hemos probado con la 9.3 y no funcionaba)

Libro

En el grupo de LinkedIn "The world of geomarketing - Spain" (me gusta el nombre no sé por qué) que lleva Néstor Sastre Alvárez, se ha dado la noticia de la próxima aparación de un libro de Geomarketing de Antonio Moreno. Néstor Sastre ha podido echarle un primer vistazo y estas son sus primeras impresiones:

"Retomando el capítulo del libro os comentaré que básicamente se trata de un libro metodológico pero interesante desde el punto de vista aplicativo. Contiene una serie de capítulos sobre analisis exploratorios y espaciales enfocados al sector educativo pero que bien pueden aplicarse a otro tipo de sectores con componente espacial similar, estoy pensando en sector retail para negocios, u otro tipo de equipamientos públicos basados en localizaciones puntuales, radio de acción y población como objetivo. Los ejemplos mostrados pertenecen a Argentina (colaboración hispano-argentina) pero que bien puede aplicarse a otro país. Debo resaltar el último capítulo que creo que es el que más merece la atención como novedad aplicativa. La utilización de flowmap a partir de datos SHP. Un software que posee varios algoritmos (relocalización, expansión, reducción..) y modelos espaciales (cobertura, minimax, P-mediano..) útiles como alternativa de estudio a otros programas. Merece la pena leer como importan, exportan y analizan datos con este programas y las conclusiones que derivan. Os dejo el índice del libro indice: 1.- Los servicios colectivos y el desarollo territorial:una consideración conceptual y metodológica actual. 2.- Análisis exploratorio de datos espaciales educativos: aplicación a la ciudad de Luján. 3.- Análisis socioespacial de las regiones educativas en la provincia de Buenos Aires 4. Metodología para la determinación del ámbito espacial de ubicación de establecimientos educativos: Partido de Lujan 5.- Ranking de escuelas a partir del uso de indicadores de planificación: Escuelas de EGB en la ciudad de Luján. 6.- Modelos de localización-asignación aplicados a servicios públicos urbanos. Análisis espacial de escuelas EGB en la ciudad de Luján. 7.- Resolución de problemas de localización óptima de equipamientos con Flowmap"

Respecto al tema de libros en próximas fechas os comentaré una buena noticia.


Alianza Blom-Schober (nota de prensa)

Mediante esta nueva colaboración, Schober ofrecerá a sus clientes un servicio de gran valor añadido con imágenes reales que permitirá, entre otros, guiar al usuario con indicaciones reales: gire izq, gire dcha, etc; dar información con mediciones sobre la foto: uso de herramientas de medición; envío de MMS al usuario con plano real de ubicación. Para ello, y bajo unos niveles de garantía muy elevados, Blom suministrará imágenes urbanas a través de BlomURBEX, plataforma diseñada para proporcionar contenido y servicios únicos vía web, basados en imágenes reales de alta resolución, incluyendo perspectivas oblicuas.

Asimismo, algunas de las ventajas que BlomURBEX aporta son la accesibilidad desde cualquier tipo de dispositivo; la posibilidad de activación/desactivación de las capas; posibilidad de consulta de toda la información asociada al POI; visualizable sobre todos los modelos de datos Urbex.

Además, la base de datos de POIs de Schober así como la información de valor añadido, se incluirá también en BlomURBEX, por lo que Blom podrá ofrecer esta capa de servicio al resto de sus clientes.

Las imágenes de BlomURBEX han sido tomadas por una flota de aviones y helicópteros que incorporan láseres de alta tecnología, scanners multiespectro y cámaras para captar ortofotos e imágenes oblicuas. Gracias a ello, se han conseguido imágenes altamente detalladas de miles de zonas españolas y europeas, urbanas y rurales.

Geomarketing - Nueva Incorporación Data Minning

Hola a todos,

Ya he vuelto de mis vacaciones y vuelvo con una noticia muy interesante para todos los lectores y en especial para aquellos que me planteaban dudas y cuestiones relativas al análisis de datos geográficos.

Siempre he defendido que el geomarketing tiene que llevar asociado el análisis de las variables para poder modelizar y predecir, lo que nos lleva directamente al data minning. Por desgracia mis conocimientos de data minning están en progreso pero son en muchos casos insuficientes para poder contestar algunas de vuestras dudas. Por ello me planteé la posibilidad de incorporar a un experto en la materia en el blog, para que posteara temas de actualidad y resolviera las dudas planteadas.

Aunque el blog continue siendo de temática de geomarketing en general, se abre una nueva vía al data minning, para que en un futuro sea, como creo que lo es para el geomarketing, un pequeño referente en la materia.

La persona que se hará cargo en este sentido es Francisco Ortega Morales, antiguo compañero de trabajo en Arvato, y hoy en Caixa Penedés, con más de 5 años de experiencia en el tema.

Os dejo sus primeras palabras:

Hola a todos;
ante todo darle las gracias a mi compañero bloguero Jesús por darme la oportunidad de participar en este pequeño gran proyecto, aportando mi humilde opinión sobre el análisis de datos, estadística y data mining.

El porqué me he decidido a bloguear es por la necesidad de compartir conocimiento y experiencias con todas las personas interesadas en el tema, tengo que reconocer que el análisis de datos ha sido durante estos últimos años mi pasión, desde que en la universidad descubrí las redes neuronales hasta la actualidad que soy Analista Sr en data mining no he parado de investigar, aprender y, por suerte, dedicarme profesionalmente a ello.

Otra cuestión que me empuja a hacerlo es el no encontrar ningún sitio en España donde se puedan intercambiar opiniones sobre el análisis de datos, espero que entre mi compañero, yo y todos vosotros crear lo y disfrutar con ello.

Por último me presento, soy Francisco Ortega, Minero convencido con 5 años de experiencia en el campo y espero dar mucha guerra a partir de ahora; estaremos en contacto.