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Timestamp: 2019-11-19 21:12:37+00:00

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Subtema: Todos los temas Business analytics --------Listado Alfabético-------- Administration Algorithms Analytics Application deployment Application development Application integration Application management Automation Best practices Big data Bluemix Business analytics Business intelligence Business modeling Business performance management Business process management Business processes Business rules Configuration Configuration and administration Data access Data collection Data mining Data science Data warehousing Databases and data management Event processing Extensibility Installation Integration Knowledge management Management Methodologies Mobile devices Modeling Networking Optimization Performance Predictive analytics SDK (Software Development Kit) SQL (Structured Query Language) Tools Tools and utilities (43 Temas)
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Procesamiento del lenguaje natural. Un poco de historia.
Es posible que nunca haya oído hablar del Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL), pero tenga la seguridad de que ya usa esta tecnología, tal vez sin saberlo.
Artículo 01-10-2019
Creando una API en minutos en Node.js con STRAPI
Tutoriales 01-09-2019
Este artículo explica cómo es posible utilizar la metaprogramación en Python y cómo puede simplificar determinadas tareas.
Artículo 13-12-2018
En este tercero tutorial de la serie “Introducción a la ciencia de los datos”, se mostrarán aplicaciones para realizar análisis simples de textos basándose en Python, lo que incluye las cadenas de Markov y el análisis de opiniones.
Artículo 19-03-2018
La predicción y la clasificación son dos aspectos importantes del aprendizaje automático que tienen una multitud de aplicaciones. En este segundo tutorial de la serie "Introducción a la ciencia de los datos", va a descubrir dos métodos para clasificar datos y, así, sacar el máximo provecho de sus conjuntos de datos: las redes neurales probabilísticas y la agrupación basada en densidad.
Artículo 28-02-2018
¿Está buscando un lenguaje de programación fácil de aprender que le ayude con su trabajo científico? No busque más que Python. Descubra los recursos para utilizar este lenguaje sencillo para hacer de todo, desde ejecutar cálculos algebraicos hasta generar una representación gráfica de sus datos.
En esta serie de tutoriales, va a aprender a analizar cómo las redes sociales afectan a la NBA con Python, Pandas, Jupyter Notebooks y un poco de R. Aquí, en la Parte 1, aprenderá los aspectos básicos de la ciencia de los datos y del aprendizaje automático en el entorno de equipos de la NBA.
En esta serie de tutoriales, aprenderá a analizar cómo las redes sociales afectan a la NBA con Python, Pandas, Jupyter Notebooks y un poco de R. La Parte 2, explora individualmente a atletas de la NBA; datos de ingresos publicitarios, rendimiento en la cancha y poder social con Twitter y Wikipedia.
En la parte 5, examinaremos los patrones de operaciones disponibles para la implementación de su aplicación de microservicios
Artículo 26-10-2017
Este es el primer artículo de una serie de 6 partes sobre cómo hacer que su equipo avance hacia la mejor decisión de adopción de plataforma de nube a largo plazo. Como la adopción de una plataforma de nube supone un compromiso significativo e implica la confirmación asociada al trabajo anterior en uno o más productos viables mínimos, el principal objetivo de esta serie es ayudarle a avanzar a la etapa de definir un proyecto piloto basado en la nube adecuado para su equipo.
Artículo 10-07-2017
Inicie su educación en la ciencia de los datos con Data Science Fundamentals Learning Path
Este artículo describe una ruta de aprendizaje corta y directa para comenzar a construir sus habilidades en el campo de la ciencia de los datos. El recientemente lanzado Data Science Fundamentals Learning Path de Big Data University le orienta a través de cursos online gratuitos que le preparan para ganar sus distintivos de IBM Data Science Foundations Nivel 1 y Nivel 2.
Artículo 29-11-2016
IBM PDA User Defined Extensions UDX
En la actualidad estamos viviendo una época en que la generación de información es cada vez mayor y el poder almacenar y manipular la información se ha vuelto un reto y una preocupación para las empresas y las organizaciones, el tener una solución con las capacidades que permitan guardar y explotar toda tu información desde un solo lugar sin la necesidad de diseñar arquitecturas complejas con hardware y software de diferentes proveedores, es un diferenciador que puede marcar el éxito ó el fracaso, IBM PureData System for Analytics es un Appliance que te permite tener software, hardware y todo el poder de procesamiento perfectamente afinado y sincronizado para realizar tareas analíticas, además de tener la capacidad adicional que permite crear funciones definidas por el usuario con la lógica que el negocio lo requiera a nivel de la base de datos así como en los SPU, el presente artículo tiene como propósito introducir al lector en la creación de funciones “UDX” y describir las características de los componentes principales del PDA.
Artículo 14-12-2015
IBM Bluemix, IBM's next-generation cloud platform, enables developers to quickly build, deploy, and manage cloud applications. Due to its cloud nature, Bluemix does not automatically persist application log files. However, it does let developers drain their logs to external log management services. This feature, coupled with the components of the ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, and Kibana), no solo le proporciona a los desarrolladores una ubicacin centralizada para los registros continuos, sino que tambin les permite ejecutar anlisis y visualizar los datos de registro. Este artculo est dirigido a desarrolladores intermediarios que estn familiarizados con Bluemix y tienen una familiaridad bsica con Linux. Proporciona un breve contexto de ELK Stack y, luego, recorre el proceso de instalar y configurar los componentes.
Tutoriales 06-01-2015
Para construir un simple sistema de vigilancia, cree una aplicación IBM Bluemix para enviar fotografías tomadas por el módulo de la cámara de un dispositivo Raspberry Pi a Cloudant y la forma de utilizar Node.js para desplegarlas en la página web.
Artículo 30-06-2014
BLU Acceleration Service que está disponible en IBM Bluemix provee una plataforma poderosa, fácil de usar y ágil para la inteligencia de negocios y la analítica. Es un servicio administrado de clase empresarial con la potencia de la tecnología del almacenamiento de datos BLU Acceleration organizado en columnas, optimizado en la memoria. Este artículo demuestra lo sencillo que es incorporar el servicio BLU Acceleration a su aplicación para que pueda enfocarse en su aplicación.
Artículo 27-06-2014
Las herramientas y tecnologías de almacenamiento de datos actuales no pueden manejar la carga que traen consigo las nuevas fuentes de datos y cargas de trabajo analítica al almacén de datos empresarial. Para aumentar las soluciones del almacenamiento de datos existente, las organizaciones deberán implementar la tecnología de big data dentro del contexto del almacenamiento de datos tradicional. Estas series, pensadas para los arquitectos de almacenamiento de datos y de información que trabajan con el almacenamiento de datos tradicional, describe la forma de combinar las tecnologías tradicionales y de big data para maximizar y aumentar la efectividad de los almacenamientos de datos existentes.
Artículo 27-05-2014
Visualice los datos del desempeño en el navegador con R y JavaScript usando el objeto de desempeño de W3C
Al echarle un vistazo a las mediciones de desempeño de web, los números ideales en los cuales enfocarse son los de las mediciones reales del usuario que se obtienen de sus propios usuarios. El método más popular es utilizar sus datos de máquina con una herramienta tal como Splunk, que le permite analizar y visualizar sus registros de acceso y de error. Con estas herramientas se pueden extraer algunos aspectos de los datos de desempeño, tales como los tiempos de entrada/salida de los archivos para leer los activos y los tiempos de acceso de las solicitudes de API. Sin embargo, aún le queda extrapolar los datos de desempeño del lado del cliente, colocar puntos de señalización en ciertos puntos de verificación de alto nivel, o sólo correr pruebas sintéticas con herramientas tales como WebPagetest. Ahora, el W3C ha estandarizado una API que hace posible capturar y reportar los datos de desempeño en el navegador utilizando el objeto Performance, un objeto nativo al objeto de Windows en todos los navegadores modernos.
Artículo 11-03-2014
Usted puede optimizar sus reportes para que puedan ejecutarse ya sea en orientación horizontal o vertical en un dispositivo móvil soportado. Use estos consejos para asegurarse que su reporte aparezca como lo desea.
Artículo 05-03-2014
Aprenda sobre las nuevas capacidades en SPSS para trabajar con big data. Los activos de la analítica de SPSS ahora pueden modificarse fácilmente para conectarse con las diferentes fuentes de big data y pueden operar en diferentes modalidades de despliegue (de lote o tiempo real). Los componentes de la plataforma SPSS ahora trabajan con IBM Netezza, InfoSphere BigInsights e InfoSphere Streams para permitir que los analistas usen herramientas poderosas de analíticas con big data.
Artículo 24-12-2013
Arquitectura y patrones de Big Data, Parte 2: Cómo saber si una solución de Big Data es correcta para su organización
Este artículo describe un enfoque basado en dimensiones para evaluar la viabilidad de una solución de datos grandes. Al responder a las preguntas que exploran cada dimensión, aplique lo que sabe sobre su entorno para determinar si una solución de datos grandes es apropiada. Una mirada cuidadosa a cada dimensión da pistas sobre si es el momento para que sus servicios de datos grandes evolucionen.
Artículo 08-10-2013
Por lo general, los problemas de big data son complejos de analizar y solucionar. El gran volumen, velocidad y variedad de los datos hacen que sea difícil extraer información y conocimiento empresarial. Un buen primer paso es clasificar el problema de big data según el formato de los datos que deben ser procesados, el tipo de análisis que se aplicará, las técnicas de procesamiento que se están empleando y los orígenes de datos para los datos que el sistema de destino necesita adquirir, cargar, procesar, analizar y almacenar.
Artículo 17-09-2013
Prácticas Probadas de IBM Business Analytics: Configuración Avanzada de Registro de IBM Cognos Dynamic Cube
Este documento trata sobre las capacidades de rastreo de Dynamic Cube. Cubre cómo establecer el registro cronológico y todas las opciones de registro cronológico en el archivo, así como una breve descripción de cada grupo de eventos y cuándo utilizarlos.
Artículo 21-08-2013
IBM Security Privileged Identity Manager: Gestión Automatizada de ID
Esta guía de lectura rápida explica los aspectos básicos de cómo IBM Security Privileged Identity Manager centraliza la gestión de cuentas privilegiadas y compartidas, y ayuda a auditar y realizar el seguimiento de las actividades de usuarios privilegiados a fin de suministrar un gobierno efectivo de seguridad y autenticación.
Artículo 23-07-2013
Prácticas Probadas de IBM Business Analytics: Guía de Rendimiento de SPSS Modeler Entity Analytics
Guía de ajustes en torno a SPSS Modeler Premium Entity Analytics.
Artículo 04-06-2013
Enfóquese en los clientes a través del menú de Direct Marketing de SPSS Statistics
Descubra cómo usar los algoritmos sencillos pero efectivos del menú de Direct Marketing de SPSS Statistics. Aprenda acerca de problemas estadísticos, las características de clientes comúnmente usadas, y los puntos de peligro potencial. Revise cómo efectuar la transición de los modelos de SPSS Statistics Direct Marketing hacia bid data.
Artículo 27-05-2013
Prácticas comprobadas de IBM Cognos: Mejora del rendimiento de informes detallados maestros de Report Studio de IBM Cognos
Este documento describe una técnica de proyección de informe de Report Studio de IBM Cognos que puede utilizarse para informes de estilo maestro-detalle ejecutados contra un origen de datos relacional.
Artículo 25-02-2013
Aprenda el proceso de desarrollo de una segmentación de clientes de empresa a empresa, incluso los retos de la segmentación de clientes empresariales e importantes diferencias de las segmentaciones de clientes más comunes. Considere las metodologías y sugerencias sobre cómo trabajar de cerca con usuarios empresariales en la implementación.
El análisis predictivo depende del procesamiento y del análisis de datos de múltiples fuentes diferentes, de la clasificación y luego del procesamiento de dichos datos a través de varias etapas para obtener datos utilizables. Aprenda a utilizar la reciente variedad de base de datos basada en documentos NoSQL, para clasificar la información en un formato estructurado, mientras afronta la estructura flexible de los puntos de datos individuales.
Aprenda cómo llevar una hoja de cálculo de datos sin procesar a SPSS Statistics y aplicar dos algoritmos de clasificación para crear modelos de segmentación de clientes. Luego, utilice opciones en SPSS Statistics para crear archivos persistentes que contengan las normas para los modelos que puedan ser utilizados para la implementación de clasificaciones de clientes en las hojas de cálculo y en un entorno de datos grande.
Artículo 18-02-2013
Prácticas probadas de IBM Cognos: Uso de Active Report Variables en Cognos 10
Una demostración de la activación de la posibilidad de ver variables para Active Reports y supervisar su comportamiento en un informe operativo.
Prácticas probadas de IBM Cognos: Consejos de rendimiento cuando se utiliza Cross JoinQueries contra una fuente de datos de TM1
El propósito de este documento es proporcionar una guía de rendimiento cuando se consultan grandes conjuntos de datos desde una fuente de datos de TM1.
Aprenda sobre la integración de la inteligencia de negocios y la analítica de big data. Explore las similitudes, las diferencias y qué opciones considerar.
Artículo 04-02-2013
El crecimiento de los medios sociales ha cambiado la manera de hacer negocios de las grandes marcas. Los clientes están online conversando, pidiendo consejos, realizando comparaciones e influenciando a otros. Estos comportamientos a nivel individual incorporados en datos de medios sociales en bruto representan las preferencias del consumidor, el historial de compras, eventos significativos de la vida, estado de ánimo, personalidad y otros atributos que pueden deducirse a través de la minería de textos y almacenarse en un datamart de medios sociales.
IBM SPSS proporciona los principales algoritmos para reconocer los patrones identificados en la literatura científica con relación al análisis de datos estadísticos, como las redes neurales artificiales, y brinda soporte a máquinas de vectores, árboles de decisión y algoritmos de agrupación en clúster. Este artículo presenta una aplicación de software de SPSS Modeler como sistema de soporte de diagnósticos médicos que ayuda en la identificación de tumores benignos y malignos.
Use el análisis de marketing directo de SPSS Statistics para obtener comprensión profunda
Aprenda cómo usar el proceso de análisis RFM del módulo Direct Marketing de IBM SPSS Statistics. AL usar este proceso, los usuarios no técnicos pueden analizar sus datos de usuario.
Predicciones sobre el futuro, parte 4: Ponga en marcha una solución predictiva
Este es el último artículo de una serie de cuatro partes que tratan sobre los aspectos importantes de la analítica predictiva: se focaliza en el despliegue de la analítica predictiva o el proceso de poner en marcha las soluciones predictivas.
Utilice las técnicas tratadas en la parte 2 para aprender cómo crear una solución predictiva.
Este segundo artículo es parte de una serie de cuatro que se enfoca en las técnicas de modelo predictivo y los algoritmos que forman el análisis predictivo principal.
La analítica predictiva le ayuda a descubrir patrones en el pasado que pueden señalar lo que está delante. Obtener un entendimiento de la analítica impulsada por datos versus normas empresariales y conocimiento experto y aprender cómo ambas pueden mejorar su capacidad de tomar decisiones.
Los grandes distribuidores están abriendo el camino en la analítica predictiva para la distribución, lo que pone a los distribuidores medianos en una gran posición para aprovechar los éxitos y fracasos de las compañías más grandes. En este artículo descubrirá ejemplos sobre cómo puede usar a la analítica predictiva para mejorar las operaciones empresariales en varios departamentos de distinta función en un distribuidor mayorista, y aprender sobre el conjunto de productos de IBM, el cual funciona desde la exploración y las primeras aplicaciones hasta big data a medida que sus habilidades y datos crecen en el futuro.
A pesar de que Hadoop es excelente para el proceso de grandes cantidades de datos y para colocar esa información en categorías más pequeñas de información que será posible consultar, el tiempo de procesamiento puede ser muy prolongado. Sin embargo, al integrarlo con Couchbase Server, es posible hacer consultas y reportar información en vivo mientras continúa trabajando con Hadoop para el conjunto de grandes datos y el procesamiento pesado del conjunto de datos.
La segmentación del cliente es un excelente primer paso para introducir al personal técnico en el análisis predictivo. Aun así, integrar los resultados estadísticos al proceso de empresa puede ser difícil. Este artículo brinda una guía y procesos progresivos para implementar el modelo de segmentación a los usuarios de empresa.
Prácticas probadas de IBM Cognos: Listado de todos los subconjuntos por dimensión en un servidor IBM Cognos TM1
Este documento describe una técnica para crear un archivo CSV que en un servidor de TM1 muestra todos los subconjuntos en todas las dimensiones. Después se puede ver el archivo como un informe en Cognos Insight.
Aprenda acerca de técnicas de agrupación en clústeres, clasificación y segmentación que son específicas para el desarrollo de marketing focalizado, desarrollo de productos y soluciones de perfil. Analice los algoritmos y abordajes de segmentación populares, sus puntos fuertes y limitaciones.
IBM Business Analytics Proven Practices: Buenas prácticas para utilizar datos de IMS en IBM Cognos BI Reports
IBM Cognos BI v10.2 ofrece un tipo de conexión de datos para conexiones directas a bases de datos de IMS. Este artículo describe las buenas prácticas para configurar el servidor de IBM Cognos BI, preparando el sistema de IMS de destino para aplicaciones de informes y creando informes.
Artículo 03-10-2012
Aplique técnicas de análisis de Big data para capturar la riqueza y variedad de información de comportamiento y de multiestructuras de los juegos y los jugadores. Luego almacene estos datos en bases de datos NoSQL e intégrelos con bases de datos relacionales transaccionales para ganar ventajas competitivas interesantes a través de conocimientos más profundos y prácticos.

References: Artículo 01

Artículo 13

Artículo 19

Artículo 28

Artículo 26

Artículo 10

Artículo 29

Artículo 14

Artículo 30

Artículo 27

Artículo 27

Artículo 11

Artículo 05

Artículo 24

Artículo 08

Artículo 17

Artículo 21

Artículo 23

Artículo 04

Artículo 27

Artículo 25

Artículo 18

Artículo 04

Artículo 03