El objetivo de este libro es presentar las técnicas de segmentación más utilizadas hoy en día, aplicables a la obtención de perfiles, reconocimiento de patrones, análisis de mercados, análisis del fraude y otras discipli nas en boga en la actualidad. El libro comienza introduciendo al lector en los concep tos esenci ales para el trabajo con técnicas de clasificación y segmentación. En primer lugar, se abordan las técnicas predictivas de segmentación incluyendo los modelos de variable dependiente limitada (Logit, Probit, recuento, etc.), modelos censurados y truncados, modelos de selec ción muestral y modelos de duración. A continuación, se tratan las técnicas predictivas de segmentación ad-hoc, in cluyendo árboles de decisión y el modelo discriminante. Más adelante, se desarrollan las técnicas descriptivas de segmentación post-hoc entre las que se encuentran el aná lisis clúster y las redes neuronales. Otro bloque de conteni do incluye las técnicas descriptivas de segmentación basa das en la reducción de la dimensión, como el escalamiento multidimensional y el análisis de correspondencias. Final mente, se desarrollan contenidos relativos al análisis con junto y a los modelos de ecuaciones estructurales. Un valor añadido fundamental del libro es el análisis de tallado de las posibilidades del software actual para reali zar segmentación. Se utilizan los programas Eviews, SAS, SPSS y STATGRAPHICS. Se hace hincapié en las herramien tas de Minería de Datos aplicables a la segmentación, en concreto se utiliza el software SAS Enterprise Miner.
