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Web Mining

 

Dirigido a: Modalidad: Duración: Descripción: Aprenda cómo ¿Quiénes debieran asistir? Prerrequisitos: Contenido:
  1. Introducción:
    1. Definición, ejemplos y breve historia de la World Wide Web.
    2. Revisión de las principales tecnologías y estándares en la Web.
    3. Análisis de flujo de clicks.
  2. Técnicas de recolección de datos de flujo de clicks:
    1. Análisis de logs.
    2. Tagging de páginas web.
    3. Cookies.
    4. Sniffing de paquetes.
    5. Herramientas de análisis.
  3. Métricas en la Web
    1. Vistas de páginas, visitas (sesiones), diversas clases de visitas,
      tiempo en una página, tasa de rebotes, etc.
    2. Análisis de contenidos, páginas más populares, págines de entrada
      y salida.
    3. Métricas vinculadas a sucesos.
    4. Medición de resultados/acciones: cadena de conversión, tasas de
      conversión, tasas de abandono, etc.
  4. Monitoreo y análisis:
    1. Monitoreo y detección de anomalías.
    2. Análisis de tendencias.
    3. benchmarking.
    4. tableros de control.
    5. segmentación y OLAP.
    6. análisis de navegación.
    7. experimentación y análisis multivariado.
    8. analytics de búsqueda, motores de búsqueda y optimización.
  5. Modelización descriptiva de transacciones en la Web
    1. Pre- y postprocesamiento de datos.
    2. Reglas de asociación.
    3. Análisis de secuencia.
    4. Clustering (k-medias).
  6. Modelización predictiva:
    1. Ejemplos de aplicaciones de web mining.
    2. Sistemas de recomendación y filtrado colaborativo.
  7. Redes sociales y su análisis:
    1. Ejemplos (Twitter, Facebook, etc).
    2. Métricas de blogs.
    3. Métricas de redes sociales.
    4. Análisis de comunidades en la Web.
    5. Difusión en redes sociales y marketing viral.