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Ítem Una introducción a los modelos de Clústering empleando R(Universidad Icesi, 2025-03-01) Alonso C., Julio César; Hoyos B., Cristian Camilo; Largo L., María FernandaEste libro es una introducción clara y accesible a los modelos estadísticos y de aprendizaje de máquina aplicados al clustering. Dirigido a quienes inician su formación como científicos de datos, ofrece una guía esencial para entender cómo identificar y agrupar elementos similares, manteniendo la mayor diferencia posible entre los grupos, también llamados conglomerados, clases o clústeres. Estas técnicas no solo pueden responder preguntas de negocio por sí solas, sino que también son clave en la exploración de datos antes de desarrollar modelos complejos y probar hipótesis. A lo largo del libro, descubrirás cómo construir y analizar estos grupos con aplicaciones prácticas y enfoques fundamentales.Ítem Introducción al análisis de canastas de compra para analytics translators y científicos de datos (empleando R)(Universidad Icesi, 2025-05-01) Alonso, Julio César; Arboleda, Ana MaríaEl análisis de canastas o de cesta de compra (en inglés es conocido como Market Basket Analysis o simplemente por la sigla MBA) es una herramienta poderosa en el mercadeo. Permite entender mejor el comportamiento y los hábitos de compra de los clientes cuando se cuenta con datos transaccionales. En especial, el MBA encuentra reglas de asociación que permiten identi car qué productos suelen comprarse juntos. Como se discutirá en esta obra, las reglas de asociación son útiles, por ejemplo, para desarrollar estrategias de ventas cruzadas y promociones personalizadas. Este libro está dirigido a dos roles en el mundo del business analytics: el cientí co de datos y el analytics translator .Ítem Dashboard Repuestos Críticos Tubosa(Universidad Icesi, 2024-06-28) Lozano Laguna, Jeimmy; Tejada Mosquera, Steven; Yánez Valencia, Christian Camilo; Mendoza Balanta, Jose SebastianEl área de mantenimiento y compras de la empresa Tubosa, comparten una MCI (Meta crucialmente importante) la cual consiste específicamente en: Garantizar el stock de repuestos necesarios para lograr el 100% de asertividad en los mantenimientos programados. Esta MCI nació de la pérdida de producción por líneas paradas a falta de repuestos críticos para su cambio y mantenimiento. Desde hace años la empresa presenta este problema, evidenciándose los lunes de cada semana en la entrega de indicadores, en donde se informaban las líneas de producción paradas y los repuestos pendientes por llegar; al mirar el indicador, solo se evidenciaba un 60%-70% de efectividad en los repuestos requeridos. Que pasa con estos repuestos, muchos ni siquiera tenían un código único, para lograr un mejor seguimiento en el historial de compras de la compañía: ¿Cuándo fue la última compra, quién fue el último proveedor, cuánto tiempo se demoró en llegar el repuesto en la última compra? Nada de esto era posible evidenciar, por falta de asignación de códigos a los repuestos. El objetivo de este proyecto es la creación de dashboard el cual logre categorizar los repuestos críticos y emitir una alerta temprana de inventario mínimo y máximo que se debe tener de cada repuesto, dependiendo de su vida útil y rotación de los mismos. Para esto es necesario una modificación del área de compras, en la cual se contrate un auxiliar de compras, encargado de verificar que todos los repuestos críticos tengan códigos únicos de creación, para así lograr un seguimiento a través del historial de compras de la empresa. Este dashboard mejoraría la MCI aumentado su porcentaje de asertividad y con la clasificación de los repuestos en categoría, ayudará al área de compras a realizar licitaciones u órdenes de compras macros las cuales generan ahorros importantes y fortalecimiento de las relaciones comerciales con los proveedores y clientes, aumentado la cantidad de repuestos comprados y mejorando los plazos de pagos de estos.