Cada vez encontramos más recursos online para el aprendizaje de tecnologías. En esta ocasión queremos facilitar un resumen útil paa facilitar el aprendizaje de SAS Enterprise Guide y SAS Base para su uso en proyectos data science. Esperamos resulte de utilidad..

En este post vamos a ver un caso práctico de descomposición de series temporales con SAS.

Las series temporales son útiles cuando se quiere predecir la evolución de una variable que cambia a lo largo del tiempo. Las series temporales pueden mostrar una gran variedad de patrones..

El análisis RFM es una conocida técnica de segmentación del clientes. El modelo toma en consideración tres métricas:

1) Ticket medio de compra (Money)

2) Frecuencia de compra (Frecuency)

3) Tiempo qué hace que no compra (Recency)

En base a estas métricas clasifico a los clientes..

En los procesos de tratamiento de datos de los proyectos de Data Science es habitual encontrarse con la necesidad de conectar dos herramientas. Por ejemplo, podemos encontrarnos el caso de realizar la obtención y la preparación del dato en SAS y su modelización y análisis en R. Es una opción útil sobre todo si trabajamos con altos volúmenes de datos para los que R puede tener alguna limitación al trabajar en memoria. Haciendo el tratamiento previo en SAS podemos dejar la información depurada y agregada para R.

Una de las técnicas más utilizadas dentro del análisis predictivo son los árboles de decisión. Esta técnica tiene múltiples aplicaciones en el campo de la estadística, pero nos vamos a centrar en su uso para realizar predicciones, concretamente obtener probabilidades de eventos. En este post revisamos una posible forma de hacerlo con el software de uno de los principales fabricantes del software de business analytics: SAS

En el siguiente link se incluye un tutorial de SAS/BASE que pretende ser de utilidad para todos aquellos que se inician en el uso de esta herramienta..

Existen en el Mercado numerosas herramientas para tratamiento de datos. En este post, nos vamos a centrar en algunas de las más utilizadas: SAS, SPSS y R. Sin entrar a valorar la mejor o peor adecuación de cada una de ellas al tipo de proyecto en el que trabajemos, sus ventajas o sus inconvenientes,  lo que es evidente es que son tres herramientas muy extendidas. 

En este post vamos a realizar un ejemplo de segmentación de datos de clientes, empleando un proceso de clusterización, concretamente el procedimiento proc fastclus de SAS.

En el siguiente post mostramos con ejemplos los diferentes métodos de agregación de los que disponemos en el módulo BASE de SAS. Se incluye un script con ejemplos utilizando el procedimiento generalista ‘proc sql’ o bien procedimientos propios de agregación como ‘proc means’ o ‘proc summary’.