Diplomado Herramientas Analíticas de Invetigación de mercados con R Y RStudio
Registro SEEM 17DAP62521
III EDICIÓN
MODALIDAD ONLINE
Inicio
9 de Diciembre de 2024
Concluye
19 de mayo de 2025
Horario clases online
Lunes de 7:00 PM A 9:00 PM
Duración
200 HRS. / No. de Créditos: 12.5
INFORMACIÓN GENERAL
OBJETIVO
Comprender y aplicar las herramientas que permiten analizar e interpretar la información y realizar previsiones y pronósticos sobre el consumidor para predecir resultados efectivos y tomar decisiones acertadas presentando los resultados obtenidos mostrándolos en reportes estáticos y dinámicos como base para la investigación de mercados.
DIRIGIDO A:
Licenciados, Maestros, Doctores e Investigadores en general, así como Economistas, Administrativos, Relacionistas Públicos, Gestores de calidad, Actuarios, Contadores, Directivos y todas aquellas áreas y/o personal ejecutivo o directivo relacionadas con la empresa y sus ámbitos Económicos y Financieros.
¿QUÉ CONSEGUIRA A LO LARGO DEL TEMARIO?
A lo largo del temario aprenderá a:
- Estudiar la estadística descriptiva avanzada de clientes y consumidores,
- Relacionar el uso de las políticas empresariales y sus resultados,
- Monitorear el rendimiento de ventas de un producto o servicio,
- Clasificar consumidores en función de sus características,
- Estudiar el comportamiento del consumidor de acuerdo con sus compras,
- Pronosticar el comportamiento de las ventas, la demanda y los indicadores de la empresa,
- Encontrar mecanismos para mejorar las políticas empresariales,
- Encontrar usuarios influyentes en la red y proponer políticas de patrocinios,
- Encontrar mecanismos para predecir datos de acuerdo con su forma funcional,
- Conocer las distintas técnicas para el análisis de datos de acuerdo con el tipo de tarea a realizar,
- Estudiar las ganancias vs. gastos,
- Estudiar el comportamiento histórico de los indicadores de las empresas,
- Realizar mapas y estadísticos usando información del INEGI,
- Realizar modificaciones en las campañas de los productos de acuerdo con la estación del año,
- Mejorar el suministro de insumos con base en el análisis,
- Mejorar las campañas digitales,
- Mantener un sistema de control de Indicadores Clave de Rendimiento,
- Aprender a realizar graficas avanzadas para visualizar los resultados de los análisis,
- Realizar previsiones de ventas de un producto,
- Monitorear el impacto de las campañas de Marketing ,
- Estudiar de forma avanzada encuestas de calidad al cliente,
- Estudiar la efectividad de programas de marketing en ventas de productos,
- Trabajar BIG DATA
- Aprender a administrar bases de datos desde archivos .csv,
- Trabajar cubos OLAP,
- Realizar operaciones con cubos OLAP.
MATARIAL PROPORCIONADO DURANTE EL CURSO
- Temario en pdf.
- Bases de datos propias.
- Software R y Rstudio.
- Material complementario.
- Clases online.
TEMARIO
MÓDULO I. INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE R Y RSTUDIO
Tema 1. Nociones básicas de R.
1.1- Breve presentación del Lenguaje R: historia, principales usos, ventajas y
desventajas.
1.2.- Instalación del Lenguaje R y Rstudio.
1.3.- Entorno de trabajo en RStudio.
Tema 2. Estructuras básicas para el orden de los datos.
2.1- Tipo de Datos y objetos usados en R.
2.2.- Matrices, Data Frames y Listados.
2.3.- Herramientas para acceder a los datos de acuerdo con su estructura.
Tema 3. Funciones generales y paqueterías.
3.1.- Uso de las funciones en R.
3.2.- Estructura básica de una función en R.
3.3.- Instalar y cargar paqueterías externas en R.
3.4.- Crear funciones locales.
Tema 4. Administración de bases de datos.
4.1.- El lenguaje R para la Gestión de bases de datos.
4.2.- Introducción a la paquetería Dplyr.
4.3.-Herramientas de Tidyr para la gestión de datos.
Tema 5. Ejemplos prácticos de administración de bases de datos.
5.1.- Primer ejemplo: Análisis exploratorio de la base de datos de Boston
5.2.- Segundo Ejemplo: Administración de Bases de datos con Graficas.
MÓDULO II. ANÁLISIS ESTADÍSTICO PARA LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS
TEMA 1.- Introducción a la Investigación de Mercados.
1.1.- Concepto Teórico de la Investigación de Mercados.
1.2.- Las aplicaciones de las Investigaciones de Mercado.
1.3.- Proceso de elaboración de Investigaciones de Mercados.
1.4.- Metodología de Consulta o Recolección de datos.
TEMA 2.- Uso de la Estadística para la Investigación de Mercados.
2.1.- Concepto general de la Estadística.
2.2.- Aplicaciones de la Estadística en el análisis de datos.
2.3.- Procesos de Investigación del Análisis de Datos.
TEMA 3.- Medidas de Tendencia Central y dispersión.
3.1.- Medidas de Tendencia Central: Media, Moda y Mediana.
3.2.- Medidas de Dispersión: Varianza, Desviación Estándar, Rango y Coeficiente de variación.
3.3.- Ejemplo del uso de la estadística en el análisis de mercados.
3.4.- Importancia de la selección de muestras aleatorias para la investigación de mercados.
TEMA 4.- Pruebas de Hipótesis para media y varianza.
4.1.- Introducción a la distribución de probabilidad Normal y el Teorema del Límite Central.
4.2.- Prueba t-student para la comparación de Medias.
4.3.- Prueba ji-cuadrada y F para la comparación de Varianzas.
4.4.- Aplicaciones de las Pruebas de Hipótesis en el Análisis de Mercados.
TEMA 5.- Análisis Geoestadístico de mercados.
5.1.- Introducción al análisis Regional de Mercados.
5.2.- Consulta de Datos Geoestadísticos en INEGI desde R.
5.3.- Análisis estadístico por municipio con el DENUE.
MÓDULO III. HERRAMIENTAS PARA LA CLASIFICACIÓN Y PREDICCIÓN DE DATOS.
TEMA 1.- Regresión lineal y modelos para predecir datos.
1.1.- Introducción al uso de modelos para la Predicción de Datos.
1.2.- Análisis de Correlaciones, Regresión Lineal Simple y Múltiple.
1.3.- Regresiones No Lineales: Polinomiales y LOESS.
1.4.- Predicción VS Realidad: Accuricy como métrica de validación.
TEMA 2.- Naive Bayes y otros modelos para la clasificación de datos.
2.1.- Introducción al uso de Modelos para la Clasificación: Naive Bayes.
2.2.- Modelo probabilístico Logit.
2.3.- Arboles de clasificación y Random Forest.
2.4.- Algoritmo de K-means para clasificar.
TEMA 3.- Pronósticos de series de tiempo.
3.1.- Introducción al uso de Modelos para Pronosticar datos.
3.2.- Descomposición de Componentes Temporales.
3.3.- Modelos ARIMA y SARIMA.
3.4.- Métricas para validar la eficiencia de un pronóstico.
TEMA 4.- Técnicas de Reducción de Dimensionalidad de datos.
4.1.- Reducción de Dimensionalidad.
4.2.- Análisis de Componentes Principales.
4.3.- Análisis Discriminante.
4.4.- Diferencias en el uso de cada modelo.
TEMA 5.- Herramientas Big Data, ETL y cubos OLAP.
5.1.- Introducción al análisis Big Data.
5.2.- Proceso para la gestión de datos.
5.3.- Cubos OLAP para grandes bases de datos.
MÓDULO IV. INVESTIGACIÓN GEOESPACIAL PARA EL ANÁLISIS DE POSICIONAMIENTO DE NEGOCIOS.
TEMA 1.- Introducción al análisis geoespacial con Leaflet.
1.1.- ¿Qué es el análisis geoespacial y cómo se aplica a las investigaciones de mercado?
1.2.- Fuentes de datos geoespaciales.
1.3.- Descarga y manipulación de datos geoespaciales en R con leaflet y sf.
TEMA 2.- Visualización y análisis de datos geoespaciales.
2.1.- Breve introducción a la visualización de datos geoespaciales.
2.2.- Crear mapas interactivos en R con leaflet.
2.3.- Añadir capas y marcadores a mapas interactivos en leaflet.
2.4.- Representación de variables categóricas y continuas en mapas.
TEMA 3.- Análisis de patrones de tendencias utilizando mapas.
3.1.- Fuentes de datos geoespaciales para el análisis de la competencia de negocios.
3.2.- Integración de datos a mapas interactivos en R con Leaflet.
3.3.- Aplicaciones de Leaflet para el análisis sociodemográfico.
TEMA 4.- Análisis geoespacial y segmentación de consumidores.
4.1.- Segmentación geográfica: cómo identificar zonas de interés.
4.2.- Visualización de datos demográficos en mapas interactivos.
4.3.- Análisis espacial utilizando polígonos y shapes en leaflet.
4.4.- Identificación de zonas de alta y baja concentración.
TEMA 5.- Estudios de casos de éxito en el monitoreo de campañas.
5.1.- Análisis de la influencia geográfica en el éxito de campañas de marketing.
5.2.- Ejemplos de marcas que han utilizado el análisis geoespacial para optimizar sus campañas.
MÓDULO V. VISUALIZACIÓN AVANZADA DE DATOS Y REPORTES DINÁMICOS.
TEMA 1.- Introducción al paquete ggplot2.
1.1.- Breve historia de la paquetería ggplot2.
1.2.- Estructura general de una gráfica en ggplot2.
1.3.- Ejemplos gráficos sencillos.
TEMA 2.- Reportes estáticos con Flexdashboard.
2.1.- Introducción a la paquetería flexdashboard.
2.2.- Algunos elementos extras para los dashboards.
2.3.- Agregar gráficos con ggplot2 o plotly.
TEMA 3.- Reportes Dinámicos con Shiny y Shiny Dashboard.
3.1.- Introducción a Shiny.
3.2.- Elementos de las aplicaciones Shiny.
3.3.- Introducción a ShinyDashboard para Dashboards Interactivos
3.4.- Ejemplo aplicado sobre el uso de Reportes dinámicos con Shiny.
TEMA 4.- Importancia de la gestión de sistemas BI para el negocio.
4.1.- ¿Qué es un Cuadro de Mando Integral para el BI?
4.2.- Como generar Indicadores Clave de Rendimiento.
4.3.- Importancia del uso de los CMI para la gestión de Indicadores Clave de Rendimiento.
4.4.- Ejemplo de un Tablero dinámico (Cuadro de Mando Integral) con Indicadores Clave de Rendimiento
Valor Real del Diplomado
- Inscripción: $1000.00 MXN
- Precio de diplomado: 15 000.00 MXN
- Costo de envio: 1000 MXN
-
- 15% Octubre
- 10% Noviembre
- 20% con membresía COCID
¡¡Becas disponibles!!
20 % miembro de COCID | 15% Mes de octubre | 10% mes de noviembre | |
|---|---|---|---|
Inscripción | Condonado | $1,000 MXN | $ 1,000 MXN |
Costo de diplomado | $12,000.00 MXN o 5 pagos de $2400 MXN | $12,750.00 MXN o 5 pagos de $ 2550 MXN | $13,500.00 MXN o 5 pagos $ 2,700 MXN |
Depósito y transfarencias
BBVA
PROMOTORA DE FORMACIÓN ASML, S.C.
Cuenta: 0113456544
Clabe interbancaria: 012542001134565445
Favor de enviar comprobante de pago a administracion@cocid.edu.mx para aplicar su beca
Formas de pago:
- En una sola exhibición (si elige esta opción, no tiene pago de inscripción)
- Diferir el pago en 5 mensualidades del 1 al 15 de cada mes. (Deposito, Transferencia o pago en Oxxo)
- Diferir su pago hasta en 6 meses sin intereses con tarjeta de crédito
Envio de Diploma.
Una vez que tengamos su diploma, podrá recogerlo en las instalaciones de COCID, o podemos enviarle a tráves de paquetería DHL con un costo de:
Sin membresía
Envio Nacional $1,000.00 MX
Envio Internacional $1,500.00 MXN
Con membresía
Nacional $750.00 MXN
Reseña
Jorge Nájera es licenciado en Economía por la Universidad Autónoma Metropolitana, Maestro en Administración y Negocios por la Universidad Tres Culturas, y Especialista en Economía Monetaria y Financiera por la UNAM. Ha trabajado como Consultor Independiente en Ciencia de Datos y Análisis Cuantitativo Big Data. Es experto en el manejo de Pronósticos Estratégicos y el análisis del negocio con métodos Econométricos, y es fanático del análisis de Mercados Financieros utilizando las técnicas de la Minería de Datos, con conocimientos en administración de bases de datos de tipo Multinivel, y usuario de SQL, SPSS, Eviews, STATA, Alteryx, Datarobot, Tableau, DataStudio, R y Python. Certificado en Ciencia de Datos en R por la universidad de Harvard, y el nivel Core Designer en Alteryx.
Actualmente se desempeña como científico de datos para la empresa Bancoppel, y es docente de capacitación continua en el Colegio Científico de Datos (COCID) en Morelos. Es autor de los libros «Pronósticos Estratégicos de Series de Tiempo: Metodología practica para Economistas, Administradores y Científico de Datos» y «Sistema Integral de Business Intelligence con RStudio: Cuadros de Mando Integral y algoritmos de Aprendizaje Automatizado para el monitoreo de negocios inteligentes». Colabora como columnista de opinión en SDP Noticias, y en Rankia México.
