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Saludos Cordiales Soy de Ecuador y me he enterado de este foro de R y me parece muy chevere (Interesante) poder compartir los conocimientos y más que todo solicitar algunos tips sobre este paquete que en el Ecuador es un software nuevo y que está tomando fuerza.   Les comento que estoy tratando de desarrollar un modelo para la detección de lavado de dinero y de las múltiples documentos, indican

hola, casi recien llegado a r, esta es mi primera participación en la lista, aunque me han servido bastante entradas anteriores. gracias a todos. tengo un problema al generar una determinada estructura de datos. A ver si alguien me puede ayudar. tengo un dataframe con información de visitas y productos de una web. En cada visita se pueden hacer varias transacciones comprando varios productos en

Saludos a todos.Estoy en un proceso de carga de información a un DWH, y estoy validando que los ETLs estén correctos.Tengo datos de los transaccionales (T) y de la nueva base de datos (B).Mi objetivo es validar que los procesos de limpieza de datos y corrección, estén bien.tengo 2 columnas en un data.frame, la una es el nombre del cliente en el transaccional (T) y en la otra columna, el nombre del cliente en la base de datos nueva (B), quitando...

Hola, Miraría detalles en el paquete "arules" que está pensado justamente para este tipo de análisis (Basket y Transaction analysis). http://cran.r-project.org/web/packages/arules/vignettes/arules.pdf Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellences.es El 10 de julio de 2013 14:59, Carlos J. Gil Bellosta <cgb@datanalytics.com>escribió: > Hola, ¿qué tal? > > Yo veo dos

Hola, ¿qué tal? Yo veo dos maneras de hacerlo. La más sencilla es con un "merge" de la tabla sobre sí misma por idVisita. Luego tienes que hacer un filtrado para eliminar las "relaciones reflexivas" (un producto relacionado consigo mismo) y alguna otra cosa. La alternativa es usar las técnicas descritas en

Hola. Últimamente ha habido en la lista varios hilos sobre análisis de grandes volúmenes de datos con R. Las alternativas que se han mencionado son: - Usar una máquina más potente, vía Amazon Web Services, por ejemplo - Paralelización con openMp - h2o y su paquete para R, - Paquete sparklyr como wrapper de los algoritmos de spark, Y por supuesto, utilizar muestreo o incluso si tenemos

Quisiera saber si alguien desarrollo modelos de CRM o Marketing Relacional en la herramienta R? [[alternative HTML version deleted]]