{"id":1355,"date":"2018-09-25T14:33:31","date_gmt":"2018-09-25T14:33:31","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2018\/09\/25\/aterrizando-la-revolucion-4-0-iii-parte\/"},"modified":"2022-08-08T10:35:07","modified_gmt":"2022-08-08T10:35:07","slug":"aterrizando-la-revolucion-4-0-iii-parte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0-iii-parte\/","title":{"rendered":"ATERRIZANDO LA REVOLUCI\u00d3N 4.0&#8230;(III PARTE)"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5fd4df08b\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-666e5fd4df08b\"  type=\"checkbox\" 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href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0-iii-parte\/#LAS_REGLAS_DE_ASOCIACION_EN_RESUMEN\" title=\"LAS REGLAS DE ASOCIACI\u00d3N, EN RESUMEN\">LAS REGLAS DE ASOCIACI\u00d3N, EN RESUMEN<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/aterrizando-la-revolucion-4-0-iii-parte\/#COMPARTE_ESTE_POST\" title=\"COMPARTE ESTE POST\">COMPARTE ESTE POST<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"LAS_REGLAS_DE_ASOCIACION\"><\/span>LAS REGLAS DE ASOCIACI\u00d3N<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A menudo, solemos de explicar la miner\u00eda de datos como \u201c<strong>tratar de encontrar diamantes en el pajar<\/strong>\u201d (cuando encontramos algo de valor entre tanto dato, la comparaci\u00f3n con una aguja se nos queda corta para explicar su potencial). <strong>Encontrar patrones de comportamiento<\/strong> (bien sea de compras, bien sea en fallos o en cualquier proceso operativo) es con diferencia el <strong>principal objetivo de las empresas anal\u00edticas<\/strong>, pues es identificar estos insigths lo que valoran en gran medida los clientes.<\/p>\n<p>Es por ello que no creo que haya herramienta m\u00e1s apreciada para el an\u00e1lisis de datos como<strong> las reglas de asociaci\u00f3n<\/strong> (con su implementaci\u00f3n m\u00e1s famosa, el algoritmo A Priori).<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/MachineLearning\/encajados.jpg\" alt=\"encajados\" width=\"324\" height=\"216\" \/><\/p>\n<p>La idea que subyace en las reglas de asociaci\u00f3n es simple: analizando un conjunto de datos, <strong>descubrir relaciones entre variables<\/strong>.\u00a0Por ejemplo, analizando transacciones, en donde tenemos muchos productos posibles, descubrir que, en transacciones en las que est\u00e1 el producto A, est\u00e1 tambi\u00e9n el producto B.<\/p>\n<p>Estas relaciones <strong>ser\u00e1n m\u00e1s consistentes cuanto m\u00e1s grande sea el conjunto de datos<\/strong>.<\/p>\n<p>Como imaginar\u00e1n, estas relaciones no suelen ser tan obvias. Para medir c\u00f3mo de fuerte es la relaci\u00f3n entre variables, hay diferentes m\u00e9tricas (soporte, confianza o para m\u00ed una de las m\u00e1s \u00fatiles, el llamado lift). A su vez, esta b\u00fasqueda de relaciones quiz\u00e1 tenga que optimizarse (imagine las diferentes combinatorias que pueden darse, por ejemplo, en un almac\u00e9n de 5.000 productos) echando mano de t\u00e9cnicas metaheur\u00edsticas, como los algoritmos gen\u00e9ticos.<\/p>\n<p>Dado que el objetivo de estos post no es crear m\u00e1s v\u00e9rtigo e inundar la p\u00e1gina de vocablos en ingl\u00e9s, demos un enfoque m\u00e1s pr\u00e1ctico y \u201cterrenal\u201d a todo esto.<\/p>\n<h2><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/MachineLearning\/como%20implementar.jpg\" alt=\"como implementar\" width=\"233\" height=\"319\" \/><\/h2>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFPARA_QUE_IMPLEMENTAR_LA_CORRELACION_ENTRE_PRODUCTOS_EN_MI_EMPRESA\"><\/span>\u00bfPARA QU\u00c9 IMPLEMENTAR LA CORRELACI\u00d3N ENTRE PRODUCTOS EN MI EMPRESA?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Las oportunidades<\/strong> donde poder implementar estas herramientas son <strong>enormes y muy variadas<\/strong>, no solo en el entorno de ventas o marketing. Pensemos, por ejemplo, en un almac\u00e9n. Es cierto que un an\u00e1lisis ABC nos puede ayudar a una gesti\u00f3n m\u00e1s eficiente del mismo, pero, \u00bfacaso no hay productos C que, de expedirse, se expiden con un producto A? \u00bfno podemos mejorar la eficiencia de la gesti\u00f3n de nuestro almac\u00e9n estudiando las relaciones entre productos?<\/p>\n<p>El objetivo de estos procesos no es m\u00e1s que encontrar hechos, situaciones, que se repiten en un conjunto de datos en particular. Si, por ejemplo, disponemos de un conjunto de datos formado por cientos, miles de operaciones de compra de los productos de un supermercado, podemos investigar, analizar las compras efectuadas, y quiz\u00e1 lleguemos a la conclusi\u00f3n de que ciertos art\u00edculos se vender junto con ciertos art\u00edculos, como la leche con las galletas o el vino con las rosas. Quiz\u00e1 aparezcan relaciones entre productos menos obvias, como que en las compras que se adquieren pa\u00f1ales, se adquieran tambi\u00e9n cervezas (\u00bfpadres de familia mandados a la tienda \u201c<em>a por pa\u00f1ales<\/em>\u201d?)<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"LAS_REGLAS_DE_ASOCIACION_EN_RESUMEN\"><\/span>LAS REGLAS DE ASOCIACI\u00d3N, EN RESUMEN<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La clave de la anal\u00edtica, englobando conceptos del entorno de Big Data, viene de <strong>cruzar multitud de fuentes, de diversos or\u00edgenes, para poder llevar a cabo planes de acci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/MachineLearning\/relacion%20de%20productos.jpg\" alt=\"relacion de productos\" width=\"311\" height=\"287\" \/><\/p>\n<p>Ejemplo de ello es Walmart, qui\u00e9n cruzando informaci\u00f3n de las listas de la compra efectuadas, con datos meteorol\u00f3gicos (en este caso en concreto, con huracanes) y de la ubicaci\u00f3n de sus tiendas, encontr\u00f3 un patr\u00f3n curioso: en \u00e9pocas de huracanes, la gente compra m\u00e1s Pop-Tarts.<\/p>\n<p>En definitiva, analizando grandes conjuntos de datos en base a reglas de asociaci\u00f3n, somos capaces de encontrar relaciones entre productos, empoderando a la organizaci\u00f3n, y permitiendo la toma de decisiones inteligente en base a datos.<\/p>\n<p>\u00bfsab\u00edas que el d\u00eda que m\u00e1s productos diet\u00e9ticos se venden, es el viernes? <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=NW8MjxQbtfY\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=NW8MjxQbtfY<\/a><\/p>\n<p>\u201c<em>Analizar lo que ocurre en un carro de la compra de forma conjunta, nos dice mucho m\u00e1s que los productos por separado<\/em>.\u201d-Ms. Dillman<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"COMPARTE_ESTE_POST\"><\/span>COMPARTE ESTE POST<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>LAS REGLAS DE ASOCIACI\u00d3N A menudo, solemos de explicar la miner\u00eda de datos como \u201ctratar de encontrar diamantes en el pajar\u201d (cuando encontramos algo de valor entre tanto dato, la comparaci\u00f3n con una aguja se nos queda corta para explicar su potencial). 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