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Proyectos En Inteligencia de Negocios


Enviado por   •  9 de Febrero de 2021  •  Trabajo  •  3.153 Palabras (13 Páginas)  •  178 Visitas

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FACULTAD DE INGENIERÍA Y CIENCIAS BÁSICAS

[pic 1]

PROYECTO TALLER

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

Proyecto De Investigación Formativa

Modelado en Minería de Datos

Metodología CRISP-DM

Álvaro Enrique Cárdenas Ortegón 100247868

Andrés Felipe Moreno Rincón COD.100052867

Carmen Patricia Sánchez COD 1221340082

Orlando Sánchez Casadiego COD. 100241197

Lino José Tobías Ahumada COD 100244680

Betsy Yeny Velásquez Guevara COD 100246208

Grupo [03]

     

   

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas

Especialización en gerencia de Proyectos En Inteligencia de Negocios

Bogotá, D.C.

Noviembre de 2020

Proyecto De Investigación Formativa

Primera entrega de Minería de Datos.                                                

Metodología CRISP-DM

Álvaro Enrique Cárdenas Ortegón 100247868

Andrés Felipe Moreno Rincón COD.100052867

Carmen Patricia Sánchez COD 1221340082

Orlando Sánchez Casadiego COD. 100241197

Lino José Tobías Ahumada COD 100244680

Betsy Yeny Velásquez Guevara COD 100246208

         

Presentado a:

Ing. Fernando Bomba

   

Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano

Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas

Especialización en gerencia de Proyectos En Inteligencia de Negocios

Bogotá, D.C.

Noviembre 2020

Contenido

1.        COMPRENSIÒN DEL NEGOCIO        4

1.1 Objetivos comerciales        5

Objetivos especifico        5

1.2 Evaluación de la situación        6

1.3 Objetivos de minería de datos        8

1.4 Plan del proyecto        9

2. COMPRENSIÓN DE LOS DATOS.        9

2.2. Recopilación de los datos.        10

2.3 Descripción de los datos.        11

2.4. Exploración de los datos.        14

2.5 Verificación de Calidad de los datos:        15

3.  PREPARACION DE LOS DATOS        16

3.1. Seleccionar los Datos        17

3.2. Limpiar los Datos        18

3.3. Construcción de datos        20

3.4. Integrar los Datos        21

3.5 Formato de los Datos        21

BIBLIOGRAFÍA        24

  1. COMPRENSIÒN DEL NEGOCIO

Enel Codensa es la comercializadora de energía con mayor cubrimiento en el país, con 25% de participación, prestamos el suministro eléctrico a más de 3.4 millones de clientes en Bogotá y en más de 100 municipios en Cundinamarca.

Transformando la energía

Llevar energía a todos los rincones de Bogotá y ofrecer un producto confiable y de calidad a los más de cien municipios de Cundinamarca es nuestra razón de ser.  Enel - Codensa es el líder en el mercado colombiano con 3.4 millones de clientes y con un 24% de participación en el país.   Se ha convertido en un referente internacional dentro de las compañías del Grupo Enel gracias a la excelencia en el manejo de nuestras operaciones. 

Con el objetivo de preservar ese liderazgo, la empresa Enel - Codensa, actualmente, cuenta con más de 120 subestaciones eléctricas y con instalaciones que modifican y establecen los niveles de tensión, además de 72.510 kilómetros de redes de alta, media y baja tensión, extendidas a lo largo de Bogotá y la zona rural de Cundinamarca. 

Enel X es una de las líneas de negocio de Enel Codensa en Colombia que se encarga de ofrecer productos y servicios de valor agregado (PSVA´s) a los clientes en el campo de cobertura del servicio de energía en Bogotá, Cundinamarca y algunos municipios de Meta, Tolima y Boyacá.

Entre sus objetivos, la compañía tiene como meta ser 100% digital de manera transversal en todos sus procesos internos y más importantes de cara a los usuarios y clientes de los servicios tanto de energía como de valor agregado (PSVA´s).

Hoy en día la compañía cuenta con una participación muy baja en ventas digitales con relación a los demás canales (puntos de atención, puerta a puerta, telesales) en cuanto a la intención de compra de los usuarios o clientes potenciales hacia la adquisición de los servicios de valor agregado a través de los canales digitales (e-commerce).  

La falta de información y la veracidad de los datos no permiten que la empresa pueda realizar una identificación de las características claves y particulares de sus clientes para poder generar estrategias más claras de comercialización digital o incluso de definición de nuevos productos.

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