Segmentacion de Mercados con arboles de decision, discriminante y modelos logit Probit

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La clasificacionde las tecnicas de segmentacion distingue entre tecnicas predictivas, en las que las variables que intervienen en el proceso pueden clasificarse inicialmente en dependientes e independientes (similares a las tecnicas del analisis de la dependencia o metodos explicativos del analisis multivariante) y tecnicas descriptivas, en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus (similares a las tecnicas del analisis de la interdependencia o metodos descriptivos del analisis multivariante). Las tecnicas predictivas de segmentacion especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teorico previo. El modelo supuesto para los datos debe contrastarse despues del proceso de mineria de datos antes de aceptarlo como valido. Formalmente, la aplicacion de todo modelo debe superar las fases de identificacion objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimacion (proceso de calculo de los parametros del modelo elegido para los datos en la fase de identificacion), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y prediccion (proceso de utilizacion del.