Transactional data-based customer segmentation applying CRISP-DM methodology: A systematic review

Peker, Serhat

doi:10.1007/s42488-023-00085-x

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“…2.Recolección de Datos: 3.Introducción a los aspectos legales del uso de datos 1. Introducción a la inteligencia de negocio 2. procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL) 3. visualización de datos Enseñanza de la analítica de datos usando aprendizaje basado en proyectos colaborativos Solano Resultado de la planeación presentada en la tabla 1, se desarrolló, como se muestra en la tabla 2, la ruta de enseñanza propuesta para la enseñanza de la asignatura abordada en los dos programas académicos de estudio, que tiene elementos de la metodología Cross-Industry Standard Process for Data Mining -CRISP-DM, (Peker y Kart, 2023), que es un método probado para orientar trabajos de minería de datos, la cual ha sido adoptada por los autores para desarrollar la enseñanza y que además fue ajustada teniendo en cuenta el nivel principiante de los estudiantes de los cursos donde fueron implementadas. La tabla 2, presenta los pasos o etapas para llevar a cabo el proyecto, las actividades implementadas, duración de las etapas y la modalidad en la que fueron desarrolladas.…”

Section: Resultados Y Discusiónunclassified

Enseñanza de la analítica de datos usando aprendizaje basado en proyectos colaborativos

Solano-Barliza,

Ojeda,

Aarón-Gonzalvez

2023

Form. Univ.

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soportada en estrategias pedagógicas de aprendizaje basado en proyectos colaborativos. Se analizan los resultados de su implementación en dos programas de pregrado en universidades públicas del caribe colombiano. La metodología es de corte cualitativa, e incluye observación directa a estudiantes de ambos programas, análisis de contenidos de las actividades realizadas en los proyectos y las valoraciones finales de los cursos. Los resultados muestran que las actividades planificadas y soportadas pedagógicamente con inclusión de tecnologías, posibilitan una apropiación en los estudiantes de técnicas del manejo de datos para atender necesidades y tomar decisiones en función de ellos. Se concluye que la implementación de estrategias pedagógicas activas (apoyada con mediaciones tecnológicas) fortalece el proceso de enseñanza docente y ayuda a mejorar en los estudiantes sus resultados de aprendizajes y sus capacidades para analizar realidades a partir de datos.

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Section: Resultados Y Discusiónunclassified

Enseñanza de la analítica de datos usando aprendizaje basado en proyectos colaborativos

Solano-Barliza,

Ojeda,

Aarón-Gonzalvez

2023

Form. Univ.

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“…In today's business world, as digital transformation picked up stream [4], business acts are increasingly receiving practical assistance from computerized and analytic tools. Naturally, this trend brings significant influence to customer segmentation techniques.…”

Section: Customer Segmentation Methodsmentioning

confidence: 99%

Customer segmentation application based on K-Means

Zhao

2024

ACE

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Customer segmentation(CS) is a crucial aspect of customer relationship management, widely utilized by industries, banks, and consulting companies. However, the intricate data relationship between individuals presents significant challenges in customer segmentation research. Fortunately, machine learning has made remarkable progress in processing big data, and its exceptional performance has captivated the attention of business analytics researchers. Based on this, numerous customer segmentation methods based on machine learning have been proposed. This paper aims to review the papers published after 2010 on customer segmentation, and summarize the current status and importance of customer segmentation in implementing marketing strategies. Additionally, it introduces two primary types of customer segmentation scenarios, and summarizes the common combination of analysis models and machine learning algorithms in customer segmentation. Finally, the paper introduces a customer segmentation method based on k-means and provides a perspective on the future development of customer segmentation.

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“…2.1 Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) Selama proses penambangan data, CRISP-DM adalah metode standar yang membantu tim analisis data di setiap tahap proses, dari pemahaman bisnis hingga penerapan solusi (Peker & Kart, 2023).…”

Section: Metode Penelitianunclassified

Penerapan Association Rule-Market Basket Analysis (AR-MBA) Dalam Menentukan Strategi Product Bundling: Studi Kasus Pada Minimarket AKPRIND MART

Mustofa,

Wibowo,

Sekarjati

et al. 2024

JUTIN

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Data has become the most valuable component to be processed in order to provide usable information in the modern world of rapidly developing technology. When it comes to more in-depth or clear data analysis, technology is quite useful. Real governmental, social, and commercial operations use this technology; in the case of business, this is demonstrated by the quantity of minimarkets operating throughout Indonesia. As a result, it greatly increases commercial competition. Consequently, in order to compete, a study using the available data must be conducted. The Association Rule-Market Basket Analysis method was employed in this study to ascertain the shopping interests of the participants. According to the study's findings, two rules 60% (washing equipment and foodstuffs) and 62% (medicine and bottled drinks) showed the greatest confidence values. Based on these findings, the minimarket can decide what has to be done in terms of Product Bundling, setting up the layout and other tasks

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Transactional data-based customer segmentation applying CRISP-DM methodology: A systematic review

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Enseñanza de la analítica de datos usando aprendizaje basado en proyectos colaborativos

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Customer segmentation application based on K-Means

Penerapan Association Rule-Market Basket Analysis (AR-MBA) Dalam Menentukan Strategi Product Bundling: Studi Kasus Pada Minimarket AKPRIND MART

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