SPSS Análisis Predictivo Presentación para asociados de negocios

Marco de la presentación No es una presentación de productos No es exclusivamente una presentación de beneficios al cliente Es una presentación que incluye: Una presentación sumaria de la línea de productos en sus elementos esenciales Áreas de aplicación basadas en las preguntas del cliente Sobre todo esperamos proporcionarles una guía que les indique cuando nuestra línea de productos entra en juego y cuando nuestra intervención es requerida.

Enfoque de la presentación Presentar las soluciones de SPSS implicaría mostrar 4 líneas de productos, 46 módulos e infinidad de procedimientos específicos al interior de cada uno de ellos. Hemos preferido mostrar las aplicaciones que nuestros usuarios llevan a cabo de nuestro software en los diversos campos, apuntando hacia mercados y oportunidades de venta. Transformar el software en una aplicación implica, en muchas ocasiones contar con la capacitación y consultoría para hacerlo. La línea de software que representamos no es una solución en directo para un problema específico.

Dentro del ciclo de BI estamos claramente ubicados

Metodología para proyectos analíticos: CRISP-DM Cross Industry Standard Process for Data Mining Comprensión del negocio Comprensión de los datos Preparación de los datos Modelado Despliegue Evaluación Nuestro enfoque es trabajar colaborativamente con nuestro cliente complementando nuestros conocimientos, habilidades y experiencias.

Un caso ilustrativo del proceso CRISP: Identificación de emprendedores. Fase del proceso Ejemplo 1.-Comprensión del negocio Un cliente gubernamental que trabaja en la formación de emprendedores requiere de un sistema que le ayude a identificar de manera automatizada a los mejores candidatos. Requiere tomar decisiones tanto en el área de selección de candidatos / proyectos como en la dotación de crédito. 2.-Comprensión de sus datos Exploramos con Modeler la información de que dispone. Características de la idea Características del emprendedor (conocimientos / habilidades / valores) Solvencia financiera

Caso ilustrativo. Fase del proceso Ejemplo 3.-Preparación de datos Usando Modeler los datos son ajustados e indexados para poderse usar en el modelamiento 4.-Modelamiento Modeler, debidamente calibrado, ensambla los modelos más precisos de clasificación para elegir a los mejores candidatos 5.-Evaluación del modelo A través de Modeler el modelo es sometido a pruebas de simplificación y generalización 6.-Despliegue Habiendo llegado al mejor modelo éste queda alimentado en un sistema de scoring automático que genera una pieza de evidencia para la selección final del candidato.

Requerimientos de implementación Para aplicaciones muy especializadas es muy conveniente aplicar una metodología de implementación (proceso CRISP). Se requiere de un usuario con cierta experiencia y / o capacitado El problema no se localiza en la instalación o en el manejo de la aplicación el problema está en la selección, calibración e interpretación de las técnicas analíticas. La correcta aplicación de la técnica descansa en la guía que proporciona al analista el conocimiento del negocio que se tenga.

Perfil del cliente tipo-ideal: Ya tiene resuelta en alguna medida la estructura e integración de su (s) base (s) de datos. Tiene la información razonablemente limpia Tiene alguna claridad sobre el problema que necesita resolver analíticamente Tiene un staff que ya desempeña actualmente alguna responsabilidad analítica (por lo menos reporteo) Tiene un sistema de inteligencia de negocios y entiende los beneficios adicionales de la analítica predictiva

Ejemplo de problemas dentro del sector público Interrelación con la solución SAT Valuación de cartera por probabilidad de recuperación SSP Centros de confianza IMSS Patrones epidémicos SHCP Detección de transacciones atípicas (lavado de dinero) SEDESOL Asignación de subsidios basados en línea de la pobreza IFE Detección de irregularidades en el proceso electoral SFP Evaluación de funcionarios ONG’s Orientación de campañas de captación de fondos

Ejemplo de problemas dentro del sector comercial Interrelación con la solución Financieras Retención de clientes / satisfacción con el servicio Telefónicas Identificación de prospectos para nuevos servicios Detallistas Configuración de canastas de productos. Seguros Segmentación por patrones de siniestralidad Recursos humanos Segmentación por niveles de habilidad y logro Administración de operaciones Dotación de efectivo en cajeros Mercadotecnia Identificación de netpromoters y detractors. Sistemas Predicción de “cuellos de botella”

Predicción del comportamiento & preferencias IBM® SPSS® Modeler para minería de datos Maximice los resultados de los analistas Fácil de aprender, no es necesario tener conocimientos de programación Crea soluciones prácticas rápidamente Automáticamente crea modelos predictivos de manera precisa Elija la mejor solución evaluando varios modelos Arquitectura abierta y eficiente Minería de Datos con bases de datos estándar Uso de algoritmos incrustados, de multiprocesamiento

Predicción del comportamiento y preferencias IBM® SPSS® Modeler Premium para minería de textos Expanda sus perspectivas Mine todos sus datos no estructurados sin importar su fuente Identifique las opiniones de sus clientes Identifique patrones para comprender el sentir de sus clientes Integración de estadística y de Minería de Datos Integre fuentes no estructuradas a su investigación

Inteligencia Predictiva – Análisis de Textos SPSS Inc. Inteligencia Predictiva – Análisis de Textos Datos no estructurados de un chat de Arabia y los logs son recolectados Una gráfica de malla representa una interpretación visual de las relaciones entre los individuos y cualquier acción encontra de la sociedad que pueda ser mencionada en el foro del chat o blog En vez de analizar relaciones uno a uno, se utiliza un algoritmo de asociación para analizar relaciones más complejas. En el ejemplo, casos que involucran “asesinato”, individuos cuya nacionalidad es “Somalia” y la ubicación actual es “Indonesia” , y están asociados con “Abdullah Ocalan”, tienen una propensión de relación con el grupo criminal “masjid” Los investigadores de este grupo criminal, pueden generar un conjunto de reglas para calificar a los individuos de sus fuentes de datos para identificar propensiones de pertenencia y asociación al grupo en cuestión. Copyright 2003, SPSS Inc.

Capture una perspectiva completa IBM® SPSS® Data Collection para la creación de encuestas Tome el control de su investigación Cree y realice encuestas rápidamente Alcance una gran audiencia fácilmente Construya encuestas una sola vez, realícela de diferentes formas y en varios idiomas Consolide sus esfuerzos de investigación Encuentre y re utilice preguntas y cuestionarios Comparta resultados rápidamente Asegure sus datos Pondere sus investigaciones

Elementos de Data Collection SPSS Inc. SPSS Inc. Elementos de Data Collection Recolección de información Repositorio (Server) Web Interviews Interviewer Desktop Phone Interviews Diseño de la Encuesta Reporteo Author Survey Reporter 16 Copyright 2003-4, SPSS Inc. Copyright 2006 SPSS Inc. 16

Predicción del comportamiento & preferencias IBM® SPSS® Statistics para el análisis estadístico Incremente la productividad de sus analistas Los procedimientos estadísticos más utilizados Capacidad para agregar procedimientos y funcionalidades a través de programación Cuadros de diálogo personalizados Crece con sus necesidades Incremente la funcionalidad con los módulos adicionales Incremente el poder de análisis en la versión servidor Administración de resultados Generación de tablas y gráficos Conversión de tablas a gráficos Exportación a otros formatos

Una plataforma integrada IBM® SPSS® Collaboration & Deployment Services para administrar los activos analíticos, automatizar procesos y compartir resultados Administre sus activos analíticos Organice, comparta & proteja sus activos analíticos Ejecución confiable El proceso analítico está insertado en el proceso del negocio Visualización de resultados Las personas indicadas tienen los resultados en el momento adecuado

Collaboration and Deployment Services A resaltar – Automatización Flexibilidad Adicional e Integración Parámetros en las tareas (jobs) Envío de mensajes de notificación Define variables at the job (container) level This enables users to: Define “flexible” jobs that can be contextually different Let external events or users control job parameters Utilize a single job definition in multiple contexts JMS notifications Post JMS messages when significant system events occur Notifications now have a choice of channels – email, JMS…. Could use to nest / chain jobs 19 19

SPSS en la empresa predictiva Incremento en los Ingresos & Eficiencia Operativa Capture una perspectiva completa Encuestas a clientes Ponderación de datos estructurados, semi estructurados y no estructurados Predicción del comportamiento y preferencias Estadística para comprobar hipótesis Minería de datos y de texto para modelar comportamientos futuros Acciones Despliegue de modelos de ponderación para decisiones dinámicas Afectación directa al proceso del negocio con la integración de acontecimientos

Mito #3: Ya tengo uno !! “Nosotros ya hacemos analítica; mediante nuestras herramientas de inteligencia de negocios y tableros corporativos

Tipo de Preguntas que puede resolver el Análisis Predictivo Medición / OLAP Análisis Predictivo ¿Qué departamentos gastaron más el año pasado? ¿Qué tipo de gastos son más propensos a suceder conforme al patrón histórico de egresos? ¿Cuántos clientes se encuentran en cartera vencida? ¿ Cuál es el perfil de las personas con mayor probabilidad de caer en cartera vencida y en qué segmento de nuestros clientes se encuentran? ¿Cuántas personas respondieron a la campaña? ¿ Quienes son las personas con mayor propensión a contestar a una campaña y cuál es su perfil? ¿ Cuántas personas compraron el trimestre pasado? ¿ Cuál es el comportamiento de los clientes y que variables influyen en sus compras para poder predecir la demanda de productos y servicios de forma oportuna?

INVENTARIO DE PRODUCTOS

Familia IBM SPSS Modeler y CDS IBM SPSS Modeler Professional IBM SPSS Modeler Premium IBM SPSS Modeler Text Analytics IBM SPSS Modeler Entity Analytics IBM SPSS Modeler Social Networks Analysis IBM SPSS Collaboration and Deployment Services

Familia IBM SPSS Statistics IBM SPSS Statistics Base IBM SPSS Regression IBM SPSS Advanced Statistics IBM SPSS Custom Tables IBM SPSS Forecasting IBM SPSS Categories IBM SPSS Complex Samples IBM SPSS Conjoint IBM SPSS Exact Test IBM SPSS Missing Values IBM SPSS Decision Trees IBM SPSS Data Preparation IBM SPSS Neural Networks IBM SPSS Bootstrapping IBM SPSS Direct Marketing Amos (modelos estructurales) Text Analisys for Surveys (analisis de textos y preguntas abiertas) SPSS Statistics base: tiene el 80% de las herramientas estadísticas que los analistas de mercado utilizan tradicionalmente.

Familia IBM SPSS Data Collection IBM SPSS Data Collection Paper IBM SPSS Data Collection Author (Desktop – Server) IBM SPSS Data Collection Web Surveys IBM SPSS Data Collection Phone Surveys IBM SPSS Data Collection Interviewer Desktop IBM SPSS Data Collection Remote Administrator IBM SPSS Data Collection Survey Reporter (Desktop – Server) IBM SPSS Data Collection Data Entry IBM SPSS Data Collection Professional Solución que cubre todo el proceso de levantamiento de encuestas

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