Análisis de afinidad

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El análisis de afinidad es un análisis de datos y una técnica de minería de datos[n. 1] que descubre relaciones co-ocurrentes entre actividades hechas por (o registradas de) individuos, grupos, o en general un objeto identificador en un contexto de ciencia computacional.

Un ejemplo intuitivo y muy bien conocido es el del "análisis de canasta de mercado" en el negocio de detal o minorista. En este caso los minoristas lo utilizan para comprender las conductas de compras por parte de grupos de clientes, y la usan para incrementar las ventas y para la venta cruzada (cross-selling), diseño de la tienda, planes de descuento y promociones.

Ejemplos[editar]

Un ejemplo de análisis de canasta de mercado en el sector económico de detal es el de entender que clientes compran cuando hay artículos en promoción. Por ejemplo, los clientes muy posiblemente comprarán champú y el acondicionador de cabello juntos, así es que un minorista no pondrá ambos artículos en promoción al mismo tiempo. La promoción de uno de los artículos va, seguramente, a propulsar las ventas del otro.

Un ejemplo sencillo del análisis de canasta de mercado para los comerciantes de abarrotes se refiere a huevos. Cuando un cliente compra huevos, ¿lo hacen para hacer un pastel o para preparar un desayuno? Al ver los contenidos completos de la canasta de mercado, el detalista de abarrotes puede determinar el perfil de clients que hornean (por ejemplo, la compra de huevos junto con harina y azúcar) o hacen tortillas francesas u omelletes (por ejemplo, la compra de huevos va acompañada de tocino y queso).

Un ejemplo de amplio uso en la venta cruzada en internet junto con el análisis de afinidad es el de las sugerencias propuestas por Amazon.com:

”Clientes que compraron el libro A también compraron el libro B”, por ejemplo, ó,
”Personas que leyeron Historia de Portugal también se interesaron en Historia naval.

En el caso de minoristas con tiendas, la información de la canasta de mercado permite a las personas de negocio de detal el entender las necesidades de los compradores y reescribir la distribución de la tienda de acuerdo a ello.

Referencias[editar]

  • J. Han et al., 2006, Data Mining: Concepts and Techniques ISBN 978-1-55860-901-3 (“Mineria de datos: Conceptos y técnicas”. J. Han, 2006)
  • V. Kumar et al. 2005 Introduction to Data Mining ISBN 978-0-321-32136-7 (“Introducción a minería de datos”. V. Kumar, 2005)
  • U. Fayyad et al. 1996 Advances in Knowledge Discovery and Data Mining ISBN 978-0-262-56097-9 (“Avances en descubrimiento de conocimiento y minería de datos”. U. Fayyad. 1996).
  • DM Review, artículo en inglés referente al análisis de canasta de mercado. (DM Review article on Market basket analysis.’)

[1]

Notas[editar]

  1. DM es utilizado como siglas en inglés referente a la minería de datos, (data mining).

Enlaces externos[editar]