MASTER EN M INERÍA DE DATOS E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. CURSO 2012/2013 LINEAS DE TRABAJO (TRABAJO FIN DE MASTER)

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1 MASTER EN M INERÍA DE DATOS E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. CURSO 2012/2013 LINEAS DE TRABAJO (TRABAJO FIN DE MASTER) 1. Inteligencia de Negocios y Estrategia Empresarial (PROFESORES: Javier Amores Salvadó y Gregorio Martín de Castro) Breve descripción: Fundamentos, bases teóricas y evidencias empíricas sobre las que se asientan las relaciones entre la Inteligencia de Negocio o Business Intelligence y la Estrategia Empresarial. Preguntas de investigación relacionadas a desarrollar por el alumnado: De qué manera nos permite la inteligencia de negocio identificar nuestras fortalezas y debilidades como empresa? De qué forma nos permite la inteligencia de negocio analizar a nuestros competidores? 2. El papel de la Inteligencia Empresarial como fuente de Ventaja Competitiva (PROFESORES: Javier Amores Salvadó y Gregorio Martín de Castro) Breve descripción: Fundamentos, bases teóricas y evidencias empíricas sobre las que se asientan las relaciones entre la Inteligencia de Negocio o Business Intelligence y la formulación y diseño y obtención de las estrategias competitivas y ventajas competitivas. Preguntas de investigación relacionadas a desarrollar por el alumnado: Cómo ayuda la inteligencia de negocios a la explotación de nuestras ventajas en costes? Existe base teórica para justificar la relación entre inteligencia de negocios y ventaja competitiva en diferenciación? 3. La implantación del Cuadro de Mando Integral en la empresa (PROFESORES: Javier Amores Salvadó y Gregorio Martín de Castro) 1

2 Breve descripción: Fundamentos, bases teóricas y evidencias empíricas sobre la implantación efectiva de una herramienta de cuadro de mando integral para el control estratégico de las empresa y la estrategia empresarial. Preguntas de investigación relacionadas a desarrollar por el alumnado: Qué beneficios reporta y qué dificultades tiene la implantación de un sistema de control estratégico tipo cuadro de mando integral? En qué sectores de actividad o tipos de empresas resulta más adecuado este tipo de sistema de control estratégico? 4. Minería de Datos y Redes Sociales (PROFESOR: Jose Mª Santiago Merino) Breve descripción: Estudio de las redes sociales y su potencial predictivo de comportamientos sociales. 5. Minería de Datos y Comportamientos Político-Electorales (PROFESOR: Jose Mª Santiago Merino) Breve descripción: Integración y Estudio de las Bases de Datos Públicas para la descripción y predicción de los fenómenos políticos y electorales. 6. Minería de Datos y Microsegmentación Geodemográfica (PROFESOR: Jose Mª Santiago Merino) Breve descripción: Enriquecimiento de ficheros y Bases de Datos para la microsegmentación geodemográfica. 7. Conjoint Analisys y Sensibilidad de Precios (PROFESOR: Jose Mª Santiago Merino) 2

3 Breve descripción: Potencial de utilización del Análisis Conjunto en los estudios de sensibilidad de precios y elasticidad de la demanda. 8. Minería de datos y aplicaciones del CRM analítico (PROFESORA: Mª José Narros González) Breve descripción: Diseño de bases de datos relacionales y explotación de la información disponible para el conocimiento profundo de los clientes. 9. Segmentación de Mercados Relacional (PROFESORA: Mª José Narros González) Breve descripción: Caracterización e Identificación de la tipología de clientes con valor para la empresa u organización. 10. Minería de Datos y Reglas de Asociación (PROFESORA: Mª José Narros González) Breve descripción: Investigación de los patrones de compra a partir del estudio de la cesta de la compra individual (Market Basket Analysis). 11. The big data problem: gestión y visualización de sistemas complejos de datos (PROFESOR: Miguel Valero Espada) 12. Mejora de la Bases de Datos del Centro Nacional de Toxicología (PROFESOR: Miguel Valero Espada) 13. Métodos de predicción aplicados a la inteligencia de negocios (PROFESOR: Javier Portela) Breve descripción: Sobre datos preferentemente comerciales reales se utilizarán técnicas de predicción clásicas (regresiones múltiples, regresiones logit, análisis 3

4 discriminante) y de redes neuronales, comparándose los resultados. Todo ello utilizando fuentes de datos con un número suficientemente grande de observaciones. El trabajo conllevara un cribado de la información, preprocesamiento de los datos y análisis posterior. 14. La Minería de datos en las ciencias medioambientales (PROFESOR: Jose Luis Valencia Delfa) 15. Explotación de la base de datos del Centro Nacional de Toxicología (PROFESOR: Jose Luis Valencia Delfa) Breve descripción: Los temas 14 y 15 son amplios y permiten la realización de más de un trabajo escogiendo bases de datos diferentes. En ambos casos se aplicarán técnicas explicadas en las asignaturas de Técnicas Estadísticas para la minería de Datos, Redes Neuronales y Algoritmos genéticos como posibles soluciones a datos complejos muy difícilmente modelizados a través de metodología de Estadística clásica. Se tratará de llevar a cabo un diagrama de flujo tipo SEMMA que agilice y explique de forma visual los resultados que se han ido obteniendo. 16. Minería de datos. Aplicaciones a la gestión de Riesgos. (PROFESORES: Lorenzo Escot y Miguel Angel Arranz) 17. Minería de datos. Aplicaciones al Scoring. (PROFESORES: Lorenzo Escot y Miguel Angel Arranz) 18. Desarrollo de un programa informático para el cáculo de la centralidad en redes sociales dirigidas. (PROFESOR: Conrado Miguel Manuel García) Breve descripción: El objetivo del trabajo es la comprensión por parte del alumno de los modelos existentes para obtener centralidad de actores en redes dirigidas desde una 4

5 perspectiva juego-teórica y la obtención de un programa infórmatico que permita calcular tales medidas de centralidad. 19. Modelos de cálculo de centralidad para actores en redes sociales. (PROFESOR: Conrado Miguel Manuel García) Breve descripción: El objetivo que se persigue es que el alumno se forme y ha ga un resumen de todos los modelos existentes en la literatura para calcular centralidad en redes. En este caso, se hara una revisón de los modelos sociológicos y de los juegoteóricos. 20. Índices de poder en juegos cooperativos. El valor de Shapley y el de Banzhaf. (PROFESOR: Conrado Miguel Manuel García) Breve descripción: Aprovechando la obtención del premio Nobel por Shapley en este 2012, el alumno hará un estudio sistemático de una de las grandes contribuciones de Shapley al mundo de la Economía y de la Teoría de Juegos. Su famoso índice de poder. Este estudio incluirá diferentes caracterizaciones de ese valor así como su comparación con el de Banzhaf y valores derivados como el de Myerson (también premio Nobel). 21. Anticipan los índices bursátiles la evolución de la actividad económica? (PROFESOR: Enrique González Arangüena ) Breve descripción: Construcción de uno o varios modelos (lineales y/o de series temporales) que permitan dar una respuesta a la pregunta que se plantea en el título. El alumno, dirigido por el profesor, buscará la información que se utilizará luego en el/los modelos mencionados sobre la evolución histórica de las variables que se utilicen como indicadores económicos (cifras de empleo, producción industrial, consumo, inversión, precios, ), así como de uno o varios índices bursátiles. 5

6 22. Influyen los resultados electorales en la evolución de los índices bursátiles? (PROFESOR: Enrique González Arangüena ) Breve descripción: Construcción de uno o varios modelos (análisis de intervención en series temporales) que permitan dar una respuesta a la pregunta que se plantea en el título. El alumno, dirigido por el profesor, buscará la información que se utilizará luego en el/los modelos mencionados sobre la evolución histórica de diversos indicadores bursátiles y su relación con procesos electorales más o menos recientes. 23. Contribuye el éxito electoral de los partidos nacionalistas en sus respectivos territorios a mejorar el resultado electoral de algún partido de ámbito estatal en el resto del territorio del estado español? (PROFESOR: Enrique González Arangüena ) Breve descripción: Construcción de uno o varios modelos (lineales, en principio) que permitan dar una respuesta a la pregunta que se plantea en el título. El alumno, dirigido por el profesor, buscará la información electoral que se utilizará luego en el/los modelos mencionados. 24. La evolución espacial de la cooperación. Estado del arte. (PROFESOR: Enrique González Arangüena ) Breve descripción: A partir de los trabajos de R. Axelrod (The Evolution of Cooperation, 1984) sobre el Dilema del Prisionero repetido, se abrió una línea de investigación, liderada, entre otros, por M. Nowak, que estudia cómo diversas restricciones, por ejemplo espaciales, pueden afectar a los resultados iniciales de Axelrod. Se trataría de elaborar un resumen y puesta al día de los resultados al respecto. 6

7 Nota: Cada uno de los títulos 21 y 22, podría dar lugar a dos o tres trabajos de fin de Máster, seleccionando diversos indicadores económicos e índices bursátiles. Los títulos 23 y 24 solo darían lugar a un trabajo cada uno. 7