Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

Desde hace años, la actividad comercial a través de internet está experimentando un crecimiento muy importante, moviendo cada vez más cantidad de recursos económicos, e incluso afectando a sectores como el comercio tradicional o la logística. 

Como en toda actividad empresarial, el comercio online intenta maximizar ventas y, por tanto, beneficios. Para ello dispone, además de otras herramientas, de ingentes cantidades de datos sobre los clientes y su actividad de compra. Estos datos encierran patrones que pueden ser explorados para aumentar las ventas a través de lo que se denomina recomendación o post compra, y que consiste en ofrecer al cliente productos que puedan resultarle atractivos. Para hacer esa elección se determinan aquellos que tienen más probabilidad de ser comprados por un cliente concreto, y esta probabilidad se obtiene a partir de los datos del propio cliente y de la actividad de compra de otros clientes. 

En este proyecto se partirá de un conjunto de datos reales, correspondiente a la actividad de compra durante un año en un comercio online, y se desarrollará un sistema de recomendación. En principio, éste se basará en un sistema de reglas asociativas que se enriquecerá posteriormente según se disponga de datos adicionales a las compras, como pueden ser fecha o localización del cliente (climatología), o incluso datos sobre género de los propios clientes. 

 

Metodología y Competencias

En la elaboración del proyecto se seguirán los siguientes pasos, en este orden:

• Estudio de conceptos relacionados con sistemas de recomendación
• Adquisición, preprocesamiento y limpieza del conjunto de datos
• Análsis exploratorio del conjunto de datos
• Elaboración de un sistema canónico de recomendación a partir de las transacciones. Diseño de un método de validación.
• Mejora del sistema de recomendación a partir de datos adicionales. 
• Obtención y presentación de resultados

Por otra parte, el proyecto trabaja las siguientes competencias de la intensificación de computación:

• [CM3] Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.
• [CM4] Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación
• [CM6] Capacidad para desarrollar y evaluar sistemas interactivos y de presentación de información compleja y su aplicación a la resolución de problemas de diseño de interacción persona computadora.
• [CM7] Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

 

Medios a utilizar

Un PC, el lenguaje de programación Python y las librerías correspondientes. 

 

Bibliografía

• Ian H. Witten y Eibe Frank, Data Mining: Practical machine tools and techniques, Elsevier, 2005
• Apuntes de las asignaturas Minería de Datos y Estadística
• Manuales del lenguaje Python: https://docs.python.org/3/tutorial/
• Manual de la librería Pandas: https://pandas.pydata.org/
• Manual de la librería Seaborn: https://seaborn.pydata.org/
• Documentación y tutoriales de scikit-learn: http://scikit-learn.org/stable/