CURSOS INMOBILIARIOS Y URBANISMO
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CURSOS - LIBRERÍA - Pdf DE LA CONSTRUCCIÓN, URBANISMO E INMOBILIARIO.

BIG DATA INMOBILIARIO

  • Gestión empresarial de la información. 
  • Business Intelligence. Data Mining. 
PDF GUÍA PRÁCTICA DEL BIG DATA INMOBILIARIO. Gestión emprearial de la información. Business Intelligence. Data Mining. 
Folleto general de presentación y precios de las guías prácticas (Pdf).
VÍDEO DE JORNADA DE PRESENTACIÓN.
OPINIONES DE CLIENTES.
Somos 3 socios y a medida que crecimos y contratamos personal nos encontramos con que no sabíamos como enfocar el futuro de nuestra empresa o mejorar las relaciones de trabajo. Nos ha sido muy útil porque no es lo mismo un negocio de tres amigos con lo que empezamos que una empresa como la nuestra que ya tiene vida propia. Muy recomendable.

Lorenzo Ruíz


 
ÍNDICE
PARTE PRIMERA PARTE SEGUNDA PARTE TERCERA PARTE CUARTA PARTE QUINTA
Las herramientas de apoyo a la toma de decisiones de los ejecutivos.


PARTE SEXTA

Inteligencia artificial y Aprendizaje automático.
PARTE PRIMERA
  • ¿Qué es el Business Intelligence  (Inteligencia de Negocio)?
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Capítulo 1. 
Business Intelligence  (Inteligencia de Negocio).
1. Todos tenemos mucha información, pero los que triunfan son los que ven las TENDENCIAS entre montañas de información.
a. Para tomar decisiones empresariales hay que tener herramientas de conocimiento. El conocimiento es hoy en día la herramienta más poderosa.
b. El conocimiento hoy en día viene de la tecnología (informática). Los negocios y la tecnología deben entenderse.
3. ¿Qué es el Business Intelligence?
a. Accesibilidad a la información.
b. Apoyo en la toma de decisiones.
c. Orientación al usuario final.
4. El objetivo del Business Intelligence: conseguir información y analizarla.
5. Ya tengo la información en una base de datos, ¿cómo la entiendo?. Con una tecnología que se llama DATA MINING.
6. Sistemas de apoyo a la toma de decisiones.
TALLER DE TRABAJO
¿Has utilizado un buscador?. Pues ya has hecho “Data Mining”

TALLER DE TRABAJO
No es lo mismo datos (la paja) que información (el trigo).
1. Lo que hace un programa informático de Data Mining es IMITAR el modo de aprendizaje HUMANO.
2. Recopilamos datos (aprender, experiencia).
3. Asimilamos los datos: conocimiento, información.
4. Interpretamos la información: Conocimiento, sabiduría.

Capítulo 2. 
Las ventajas del Business Intelligence.
1. Las ventajas del Business Intelligence.
2. Ventajas económicas (ingresos y costes).
3. Ventajas competitivas.
4. Ventajas estratégicas.

TALLER DE TRABAJO
Big Data, el valor  de negocio con los datos. 

1. El volumen de los datos  almacenados en los depósitos  de las empresas ha pasado  de ocupar megabytes y  gigabytes a “petabytes”. 
2. Big Data puede tener las respuestas a todas nuestras preguntas. Es el fin de la teoría. 
3. Las oportunidades: las empresas se pueden beneficiar de Big Data en varias áreas, como  el conocimiento del cliente, marketing, operaciones y gestión del riesgo. 

Áreas que se benefician del Big Data 

• Marketing personalizado utilizando tendencias sociales 
• Visión del negocio precisa 
• Segmentación de los clientes 
• Captura de oportunidades en ventas y marketing 
• Toma de decisiones en tiempo real 
• Detección de pérdida de clientes 
• Cuantificación del riesgo 
• Tendencias del sentimiento de mercado 
• Comprensión de cambio del negocio 
• Planificación y predicción 
• Mejor análisis de costes 
• Análisis del comportamiento de los clientes 
• Rendimiento de la producción 
Las oportunidades del Big Data 

Análisis de los clientes 

Marketing impulsado por los clientes: promociones y ofertas personalizadas basándose en las pautas de compras individuales. Prevención de la pérdida de clientes.
Recomendación de productos: filtros colaborativos, recomendaciones basadas en  la actividad multicanal. 
Análisis de marketing 
Modelos del marketing mix: optimización del marketing mix y de las promociones  utilizando modelos econométricos para evaluar el aumento de ventas con diferentes  herramientas de marketing e identificar el más efectivo. 
Optimización de los precios: utilizar los datos para evaluar la sensibilidad de la demanda a los precios y para optimizarlos en diversos puntos del ciclo de vida del producto. 
Efectividad operativa 
Análisis de datos operativos aprovechando abundantes datos de producción para  mejorar los procesos y la calidad del producto. 
Mejor planificación y predicción aprovechando la cantidad de datos de procesos  históricos, recursos y productos. 
Análisis de datos sobre clientes, transacciones y mercados para cuantificar el riesgo de  clientes y productos. 
Detección de fraude en tiempo real aprovechando datos de los puntos de venta y de los  sistemas de transacciones y análisis. 
Análisis de internet/móviles/redes sociales 
Análisis de la actividad del cliente: almacenar las preferencias del cliente para personalizar lo que se muestra, monitorizar el uso para evaluar las métricas de la web. Monitorizar los medios sociales: analizar los sentimientos del consumidor hacia la  marca y sus productos en redes sociales. 
Modelos de negocio  emergentes (visión del sector) 
PARTE SEGUNDA
  • Vamos a aplicar un sistema de Business Intelligence  (Inteligencia de Negocio) en nuestra empresa.
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Capítulo 3. 
Planifcación de proyectos de  Business  Intelligence.
1. ¿Cómo crear un sistema de información en la empresa?
2. Plani?cación de proyectos de  Business  Intelligence.
3. Fase preliminar de la planificación de proyectos de  Business  Intelligence.
4. Selección del programa informático adecuado.
5. Fase de ejecución de proyectos de  Business  Intelligence.
TALLER DE TRABAJO
Arquitectura del Sistema. También aquí hay un certificado ISO.

TALLER DE TRABAJO
Herramientas  informáticas del  Business Intelligence.

TALLER DE TRABAJO
Selección del programa informático adecuado para un sistema de Business Intelligence.

PARTE TERCERA
  • Primero nos hacemos con los datos.
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Capítulo 4. 
El almacenamiento de datos (datawarehouse).
1. Características del almacenamiento de datos (datawarehouse).
2. Objetivos del almacenamiento de datos (datawarehouse).
3. Clases del almacenamiento de datos.. Data Mart
Capítulo 5. 
Técnicas de explotación del  Data Warehouse.
1. Técnicas de explotación del  Data Warehouse.
2. OLAP (On Line Analytical Processing)
3. Query & Reporting

TALLER DE TRABAJO
¿Cuál es la diferencia entre el Data Warehouse (almacenar información) y el y Data Mining (extraer de los datos información útil para la empresa)?

PARTE CUARTA
  • Ya tenemos los datos, ahora los analizamos: KDD (en informática). Data Mining (en inteligencia artificial).
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Capítulo 6. 
  • Análisis Exploratorio de Datos (E.D.A.: Exploratory data analysis)
Capítulo 7. 
Extracción de datos ocultos en bases de datos (KDD) (Knowledge Discovery in Databases).
1. ¿Qué es el (KDD) (Knowledge Discovery in Databases)? Pues el descubrimiento de datos.
2. Proceso KDD
3. ¿Por qué utilizo el KDD?. ¿Qué consigo con ello?
4. ¿Qué fases sigue el KDD?
a.  Selección de datos.
b.  Preprocesamiento.
c.  Transformación.
5. ¿Qué herramientas utiliza el KDD?
TALLER DE TRABAJO
El proceso de KDD. Desde el preprocesamiento al post procesamiento.

TALLER DE TRABAJO
El KDD, un proceso interactivo  de búsqueda de información entre un volumen de datos que excede de la capacidad humana.
1. Técnicas de análisis automatizadas de bases de datos.
2. La identificación de los datos útiles para extraer la información que nos permita anticiparnos al FUTURO.

Capítulo 8. 
Acumulación y análisis de datos. Data Mining
1. ¿Qué es el Data Mining?
2. Data Mining: inteligencia  artificial y  análisis estadístico.
a. Clasificación
b. Asociación (linkage  analysis)
c. Secuencia
d. Clúster
TALLER DE TRABAJO
Data Mining (en inteligencia artificial) o KDD (en informática).

TALLER DE TRABAJO
¿Qué es el Data Mining y cómo se relaciona con el KDD?

TALLER DE TRABAJO
La calidad de datos. El proceso KDD Extracción de datos ocultos en bases de datos (KDD)

Capítulo 9. 
Análisis en Data Mining.
1. Análisis en Data Mining.
a. En una montaña de datos, seguro que hay oro (claves para el futuro empresarial).
b. Elegir el sistema informático que analice la información y saque conclusiones.
2.  Los indicadores que miden si el Data Mining es el adecuado.

TALLER DE TRABAJO
Ejemplos de usos empresariales del Data Mining.
1. Relación con el cliente.
2. Patrones de fuga de clientes a la competencia.
3. Recursos humanos.
4. Internet. Comportamiento de los visitantes de páginas web.

TALLER DE TRABAJO
El Data Mining y su aplicación en el marketing.

Capítulo 10. 
Clasificación de sistemas de Data Mining.
1. Clasificación por técnicas del Data Mining.
2. Clasificación por objetivos del Data Mining.
3. Clasificación por tendencias o líneas de investigación del Data Mining.
4. Clasificación por lenguaje de resultados del Data Mining.

TALLER DE TRABAJO
Data Mining: entre la estadística y la inteligencia artificial.

TALLER DE TRABAJO
Data Mining: obtener datos con métodos estadísticos y el  aprendizaje automático (inteligencia artificial) me interpreta el futuro empresarial en base a estos datos.

TALLER DE TRABAJO
Técnicas estadísticas.

TALLER DE TRABAJO
Indicadores clave de negocio (KPI)

TALLER DE TRABAJO
En un ticket de compra tenemos mucha información (hora, producto, etc).

TALLER DE TRABAJO
Control del coste de suministro vía el análisis de los pedidos.

Capítulo 11. 
Fases del Data Mining.
1. El Data Mining en la fase de modelamiento.
2. Fases del Data Mining.
3.  Reconocimiento de patrones, parte fundamental de la Data Mining.
TALLER DE TRABAJO
Fases del Data Mining.

TALLER DE TRABAJO
Metodologías  de Data Mining. CRISP-DM y SEMMA.

TALLER DE TRABAJO
Ventajas del BIG DATA en el mercado inmobiliario.
1. Estudios de mercado inmobiliario al instante.
2. Anticipar tendencias de preferencias inmobiliarias de los consumidores.
3. Seguimiento del valor de una cartera inmobiliaria
4. Exploración comparativa de inversores inmobiliarios.
5. El Geomarketing o mapas con datos de precios, tipología, etc.

TALLER DE TRABAJO
La revolución del ‘BIG DATA’ en el sector inmobiliario.
1. La información del mercado inmobiliario se está adaptando a los procesos de gestión de grandes datos (Urban Data Analytics).
2. Las inmobiliarias pueden agilizar la toma de decisiones de inversión o venta con un click.
3. ¿Qué puede descubrir un sector tan volátil como el inmobiliario con el Big Data?
4. Casos reales de inmobiliarias que utilizan BIG DATA.

TALLER DE TRABAJO
Ventajas del BIG DATA en el mercado inmobiliario.
1. Estudios de mercado inmobiliario al instante.
2. Anticipar tendencias de preferencias inmobiliarias de los consumidores.
3. Seguimiento del valor de una cartera inmobiliaria
4. Exploración comparativa de inversores inmobiliarios.
5. El Geomarketing o mapas con datos de precios, tipología, etc.

TALLER DE TRABAJO
BIG DATA en el sector inmobiliario. 

  • Informe en inglés de empresa líder en BIG DATA inmobiliario.
1. Grandes volúmenes de datos inmobiliarios ya están siendo recopilados y analizados en tiempo real, lo que permite reformar edificios sobre la marcha.
Ejemplos: mejora de la eficiencia energética.
2. Reduce los costes de las operaciones inmobiliarias. 
3. Los perfiles de los clientes inmobiliarios permiten desarrollar servicios de mayor calidad ajustados a las necesidades concretas.
Ejemplo: servicio de atención al cliente.
4. Las grandes estrategias de datos ayudan a conocer los riesgos inmobiliarios y tomar decisiones de inversión.
5. Mayor impacto del BIG DATA en el sector inmobiliario.
  • Consultoría de transacciones inmobiliarias. Informes del mercado inmobiliario. Predicciones más precisas. Identificación de relaciones complejas que afectan al mercado inmobiliario.
  • Inversión en propiedades. Análisis de riesgos del mercado inmobiliario.
  • Gestión de edificios.
  • Gestión de fondos inmobiliarios.
  • Finanzas inmobiliarias.
  • Desarrollo del proyecto/implementación.
TALLER DE TRABAJO
La revolución del ‘BIG DATA’ en el urbanismo. Ciudades inteligentes (smart cities).
1. Infraestructura de ciudades inteligentes (contadores de servicios públicos, alumbrado público, sistemas de agua, etc.)
2. El diseño del urbanismo eliminará el ruido gracias al BIG DATA.

TALLER DE TRABAJO
La experiencia de IBM en el Data Mining (sistemas de consulta QUERY) y los sistemas SQL. Análisis de datos de empresas.

TALLER DE TRABAJO
Ejemplos de sistemas Data Mining en base a esquemas.

  • IBM Intelligent Miner
  • SAS Enterprise Miner
  • Microsoft SQLServer
  • SGI MineSet
  • Clementine (SPSS) 
  • DBMiner (DBMiner Technology Inc.) 
TALLER DE TRABAJO
Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) 

TALLER DE TRABAJO
Recomendación de marcas de programas informáticos para el Data Mining.

PARTE QUINTA
  • Las herramientas de apoyo a la toma de decisiones de los ejecutivos.
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Capítulo 12. 
  • Sistemas de apoyo a la toma de decisiones.
PARTE SEXTA
  • Inteligencia artificial y Aprendizaje automático.
Capítulo 13. 
Inteligencia artificial y Aprendizaje automático.
1. Inteligencia artificial y Aprendizaje automático.
2. El aprendizaje inductivo.
3.  Agrupamiento. Clustering.  (“Segmentación”)
4.  Reglas de Asociación
5.  La predicción
a. Árboles de Predicción
b. Estimador de Núcleos
c. Árboles de Decisión
d. Redes de Neuronas
e. Técnicas Genéticas: Algoritmos Genéticos  (“Genetic Algorithms”)
TALLER DE TRABAJO
¿Cómo aprenden las máquinas (inteligencia artificial). El aprendizaje inductivo del programa informático NO SUPERVISADO POR EL HOMBRE. En esquemas.
 

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