Resumen
El objetivo de este libro es presentar las técnicas de segmentación más utilizadas hoy en día, aplicables a la obtención de perfiles, reconocimiento de patrones, análisis de mercados, análisis del fraude y otras discipli¬nas en boga en la actualidad. El libro comienza introduciendo al lector en los concep¬tos esenciales para el trabajo con técnicas de clasificación y segmentación. En primer lugar, se abordan las técnicas predictivas de segmentación incluyendo los modelos de variable dependiente limitada (Logit, Probit, recuento, etc.), modelos censurados y truncados, modelos de selec¬ción muestral y modelos de duración. A continuación, se tratan las técnicas predictivas de segmentación ad-hoc, in¬cluyendo árboles de decisión y el modelo discriminante. Más adelante, se desarrollan las técnicas descriptivas de segmentación post-hoc entre las que se encuentran el aná¬lisis clúster y las redes neuronales. Otro bloque de conteni¬do incluye las técnicas descriptivas de segmentación basa¬das en la reducción de la dimensión, como el escalamiento multidimensional y el análisis de correspondencias. Final¬mente, se desarrollan contenidos relativos al análisis con¬junto y a los modelos de ecuaciones estructurales. Un valor añadido fundamental del libro es el análisis de¬tallado de las posibilidades del software actual para reali¬zar segmentación. Se utilizan los programas Eviews, SAS, SPSS y STATGRAPHICS. Se hace hincapié en las herramien¬tas de Minería de Datos aplicables a la segmentación, en concreto se utiliza el software SAS Enterprise Miner.<
