Métodos aplicables:

Clustering (K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering)

Análisis de Componentes Principales (PCA) para reducción de dimensionalidad

Modelos de sistemas de recomendación (Collaborative Filtering, Matrix Factorization)

Ejemplos de aplicación:

Gestión empresarial: Segmentación de clientes para personalizar estrategias de marketing y ventas, incluyendo Análisis de Sentimientos y Comportamiento del Consumidor.

Problemáticas sociales en organizaciones: Identificación de perfiles de empleados con mayores probabilidades de enfrentar desigualdades salariales.

Business Analytics: Análisis de segmentación de clientes según su comportamiento de compra o engagement con productos digitales.

HR Analytics: Identificación de grupos de empleados con alto desempeño para estrategias de retención y desarrollo profesional.