Investigación de Mercado
Investigación de mercado
Investigación de mercado
Este texto se ocupa de los sistemas empresariales segmentados.
Noción de Segmentación del Mercado de Trabajo En materia de empleo y relaciones laborales en la Unión Europea y/o España, se ha ofrecido [1], respecto de segmentación del mercado de trabajo, la siguiente definición: División del mercado de trabajo en compartimentos (segmentos) en los […]
Este texto se ocupa de la mercadotecnia en salud. Los supuestos básicos, los modelos conceptuales y los métodos de los profesionales de la salud pública y del marketing difieren en cuanto a la terminología, la cultura, los objetivos y el grado de familiaridad mutua, a pesar de que ambos son campos interdisciplinarios. Mientras que la salud pública tiene como objetivo crear un “beneficio social” y proteger y servir a los más necesitados y menos favorecidos de la sociedad, el marketing se originó en las escuelas de negocios para ayudar a los directivos a hacer mejor su trabajo y tiene su énfasis principal en los accionistas. Además, los campos del marketing y la salud tienen a veces paradigmas de investigación divergentes y enfoques diferentes en cuanto a lo que constituye la evidencia. La falta de familiaridad mutua entre estos campos también puede contribuir a las diferencias en sus respectivos puntos de vista sobre cuestiones relacionadas con el marketing dirigido y la salud pública. El presente análisis no abarca en absoluto todas las cuestiones relacionadas con el marketing dirigido que son importantes para la salud pública. Más que un tratamiento exhaustivo de las cuestiones filosóficas y prácticas que engendra este tema, el objetivo ha sido fomentar la comprensión mutua y un uso socialmente más productivo de la segmentación. Sin embargo, es útil señalar otras cuestiones potencialmente importantes del marketing dirigido que no se abordan aquí. Con respecto a las poblaciones vulnerables, las poblaciones de bajos ingresos también merecen una consideración crítica de salud pública. Algunas cuestiones de marketing dirigido relacionadas con las poblaciones de bajos ingresos se encuentran dentro de las consideraciones sobre la orientación a los jóvenes y a las minorías étnicas, por ejemplo, con respecto al marketing de alimentos y bebidas y a la publicidad exterior en general (como se muestra ampliamente por la literatura en este ámbito). Las cuestiones relativas a las poblaciones con bajo nivel de alfabetización también merecen un nivel de atención especial. También es de gran interés actual para los responsables políticos la cuestión de si la publicidad directa al consumidor (DTC) ejerce una influencia desleal sobre los consumidores y sus solicitudes de medicamentos con receta. La comercialización de medicamentos mediante publicidad directa al consumidor puede variar según el segmento de consumidores, por ejemplo, en función de la prevalencia de la afección en cuestión, de las características étnicas y culturales, o de los rasgos distintivos. Por ello, el marketing (mediante publicidad directa al consumidor) dirigido merece especial atención. Las investigaciones también sugieren que el aumento de la competencia en el mercado de los planes de salud está relacionado con un comportamiento publicitario selectivo del riesgo que se manifiesta en una mayor orientación hacia los pacientes más sanos, lo que pone de manifiesto la importancia del marketing dirigido en los debates sobre la reforma sanitaria. Otro ámbito es el de la discriminación de los consumidores en el ámbito de los servicios, que puede aplicarse especialmente a las poblaciones de minorías étnicas en situaciones en las que se percibe explícitamente que no pertenecen al mercado objetivo, y que puede contribuir a tensiones que tienen efectos sobre la salud (como algunos estudios han mencionado).
Mercados laborales segmentados en economía En inglés: Segmented Labour Markets in economics. Véase también acerca de un concepto similar a Mercados laborales segmentados en economía. Introducción a: Mercados laborales segmentadosen este contexto Los mercados laborales segmentados pueden […]
Los clasificadores polinómicos pueden modelar superficies de decisión de cualquier forma; sin embargo, su utilidad práctica es limitada debido a la facilidad con la que superan a los ruidosos datos de entrenamiento y al número a veces poco práctico de parámetros entrenables. Mucho más populares son las redes neuronales artificiales, en las que muchas unidades simples, denominadas neuronas, están interconectadas por enlaces ponderados en estructuras más grandes de notable rendimiento. El campo de las redes neuronales es muy rico, y aquí nos centraremos en dos tipos populares: los perceptrones multicapa y las redes de función de base radial. En el texto se describe cómo cada una de ellas clasifica los ejemplos, y luego se describen algunos mecanismos elementales para inducirlas a partir de los datos de formación.
Elección de escuela y competencia en economía En inglés: School Choice and Competition in economics. Véase también acerca de un concepto similar a Segmentación de mercado educativo en economía. Introducción a: Elección de escuela y competenciaen este contexto Las dos ideas que subyacen a la […]
El texto describe algunas técnicas prácticas para el aprendizaje no supervisado, explicando los algoritmos básicos, sus comportamientos en circunstancias prácticas y los beneficios que ofrecen. Mientras que el aprendizaje supervisado se centra en la inducción de los clasificadores, el aprendizaje no supervisado está interesado en descubrir propiedades útiles de los datos disponibles. Tal vez la tarea más popular sea la de buscar grupos (llamados clusters) de ejemplos similares. Los centroides de estos grupos pueden ser utilizados como centros gausianos para los clasificadores Bayesianos o RBF, como predictores de valores de atributos desconocidos, e incluso como herramientas de visualización de datos multidimensionales. Por último, pero no menos importante, las técnicas utilizadas en el aprendizaje no supervisado pueden utilizarse para crear atributos de nivel superior a partir de los ya existentes.
El árbol de decisión es la herramienta más poderosa y popular para la clasificación y predicción. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Un árbol de decisión es un diagrama de flujo como una estructura de árbol, donde cada nodo interno denota una prueba sobre un atributo, cada rama representa un resultado de la prueba, y cada nodo de hoja (nodo terminal) tiene una etiqueta de clase. Un árbol puede “aprenderse” dividiendo el conjunto de fuentes en subconjuntos basándose en una prueba de valor de atributo. Este proceso se repite en cada subconjunto derivado de una manera recursiva llamada partición recursiva. La recursión se completa cuando el subconjunto de un nodo tiene el mismo valor de la variable objetivo, o cuando la división ya no añade valor a las predicciones. La construcción del clasificador de árbol de decisión no requiere ningún conocimiento de dominio o parametrización, y por lo tanto es apropiado para el descubrimiento de conocimiento exploratorio. Los árboles de decisión pueden manejar (gestionar) datos de gran tamaño. En general, el clasificador de árboles de decisión tiene una buena precisión. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). La inducción de árboles de decisión es un enfoque inductivo típico para aprender conocimientos sobre clasificación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Los árboles de decisión clasifican las instancias clasificándolas desde la raíz del árbol hasta algún nodo de hoja, lo que proporciona la clasificación de la instancia. Una instancia se clasifica comenzando en el nodo raíz del árbol, probando el atributo especificado por este nodo, luego bajando por la rama del árbol correspondiente al valor del atributo como se muestra en la figura de arriba, este proceso se repite para el subárbol arraigado en el nuevo nodo.
Esta entrada se ocupa de la cuestión de cómo comparar la idoneidad de las técnicas alternativas de aprendizaje automático para la inducción en un dominio determinado. Dividir el conjunto de ejemplos preclasificados al azar en dos subconjuntos (uno para la inducción, el otro para la prueba) puede no ser lo mejor, especialmente si el conjunto de formación es pequeño; la división aleatoria puede entonces dar lugar a subconjuntos que no representen adecuadamente el dominio dado. Para obtener resultados más fiables, es necesario repetir las ejecuciones aleatorias. En el presente texto se abordan ambas cuestiones, explicando criterios alternativos para cuantificar el rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) de los clasificadores y luego se examinan algunas estrategias utilizadas comúnmente en la evaluación experimental de los algoritmos de aprendizaje por máquina.
Estudio realizado con el fin de recoger información sobre el tamaño, características, competidores, canales de distribución, consumidores, etc., de un mercado potencial, con anterioridad a la introducción de un nuevo producto o servicio que satisfaga las necesidades de estos últimos. La […]
La esencia del aprendizaje automático es la búsqueda de la mejor solución a nuestro problema: encontrar un clasificador que clasifique de la forma más correcta posible no solo los ejemplos de formación, sino también los ejemplos futuros. En otro lugar se explicó el principio de una de las técnicas de búsqueda basadas en la IA más populares, la llamada “escalada”, y se mostró cómo puede utilizarse en la inducción del clasificador. Existe otro enfoque de búsqueda: el Algoritmo Genético, inspirado en los principios de la evolución darwiniana. El lector debe familiarizarse con él porque la técnica puede ser muy útil para tratar diversos problemas de aprendizaje de las máquinas. Este texto presenta la versión de base de este tema.
Como dicen, una imagen, un ejemplo, vale más que mil palabras. Esto es lo que queremos que nuestra tecnología emule. Incapaz de definir ciertos objetos o conceptos con la precisión adecuada, queremos transmitirlos a la máquina a través de ejemplos. Sin embargo, para que esto funcione, la computadora debe ser capaz de convertir los ejemplos en conocimiento. De ahí nuestro interés en los algoritmos y técnicas para el aprendizaje de la máquina, el tema de este texto. Aquí se formula la tarea como un problema de búsqueda, introduciendo la búsqueda de escalada no solo como nuestro intento preliminar de abordar la tarea de aprendizaje de la máquina, sino también como una herramienta que será útil en algunos problemas auxiliares que se encontrarán en este ámbito, incluido otras entradas relacionadas. Establecidos así los fundamentos, procederemos a cuestiones tales como los criterios de rendimiento, la metodología experimental y ciertos aspectos que hacen que el proceso de aprendizaje sea difícil e interesante. El aprendizaje profundo permite que los modelos computacionales que se componen de múltiples capas de procesamiento aprendan representaciones de datos con múltiples niveles de abstracción. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Estos métodos han mejorado dramáticamente el estado del arte en reconocimiento de voz, reconocimiento visual de objetos, detección de objetos y muchos otros dominios como el descubrimiento de drogas y la genómica. El aprendizaje profundo descubre la intrincada estructura de los grandes conjuntos de datos utilizando el algoritmo de retropropagación para indicar cómo una máquina debe cambiar sus parámetros internos que se utilizan para computar la representación en cada capa a partir de la representación en la capa anterior. Las redes convolucionales profundas han producido avances en el procesamiento de imágenes, vídeo, voz y audio, mientras que las redes recurrentes han hecho brillar la luz sobre datos secuenciales como el texto y el habla.
Marketing: Segmentación de Mercado para Abogados y otros Profesionales Este elemento es una profundización de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema. Marketing: Mercado Objetivo y Segmentación de Mercado en general Un mercado objetivo es un conjunto de compradores que comparten necesidades o características comunes que una empresa … Leer más
Fragmentación de un mercado en grupos homogéneos según determinado criterio (geográfico, económico, sociológico, etc.), de forma que resulte interesante para la empresa aplicar en cada uno de ellos una estrategia comercial distinta.