Segmentación de mercado usando técnicas de minería de datos en redes sociales

By: Contributor(s): Material type: ArticleArticlePublication details: : , 2018Description: 1 archivo (475,7 kB)Subject(s): Online resources: Summary: Las redes sociales han ganado una gran popularidad durante la última década gracias al avance de nuevas tecnologías y al creciente interés de las personas por generar contenidos y compartirlos con sus contactos. Esto hace que los datos generados en las redes sociales crezcan exponencialmente con el tiempo. Estos datos generados contienen información que se puede ser analizada con el fin de descubrir patrones que ayuden en múltiples disciplinas. El marketing es una de estas disciplinas que está estrechamente ligada a entender comportamientos, tendencias o gustos de las personas El objetivo de este trabajo consiste en la aplicación de minería de datos (MD) para lograr el descubrimiento de patrones en datos provenientes de redes sociales. A partir de la obtención de patrones se busca realizar distintos tipos de segmentaciones que ayuden a los profesionales de marketing a orientar sus campañas.
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Las redes sociales han ganado una gran popularidad durante la última década gracias al avance de nuevas tecnologías y al creciente interés de las personas por generar contenidos y compartirlos con sus contactos. Esto hace que los datos generados en las redes sociales crezcan exponencialmente con el tiempo. Estos datos generados contienen información que se puede ser analizada con el fin de descubrir patrones que ayuden en múltiples disciplinas. El marketing es una de estas disciplinas que está estrechamente ligada a entender comportamientos, tendencias o gustos de las personas El objetivo de este trabajo consiste en la aplicación de minería de datos (MD) para lograr el descubrimiento de patrones en datos provenientes de redes sociales. A partir de la obtención de patrones se busca realizar distintos tipos de segmentaciones que ayuden a los profesionales de marketing a orientar sus campañas.

Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (24to : 2018 : Tandil, Argentina)

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