Perfilado de los grupos de clientes
Ahora, ha identificado tres grupos de clientes según los tipos de productos que compran, pero también quiere saber quiénes son estos clientes, es decir, su perfil demográfico. Puede lograrlo etiquetando a cada cliente con una marca de cada uno de estos grupos y utilizando una regla de inducción (C5.0) para generar reglas basadas en los perfiles de dichas marcas.
Primero debe derivar una marca para cada grupo. Esto se puede hacer de forma automática utilizando la visualización de malla que acaba de crear. Con el botón derecho del ratón, pulse en el enlace entre frutería y pescado para resaltarlo y pulse con el botón derecho y seleccione Generar nodo Derivar para el enlace.
Edite el nodo Derivar resultante para cambiar el nombre del campo Derivar a sano. Repita el ejercicio con el enlace de vino a pastelería y llame al campo Derivar resultante vino_choco.
Para el tercer grupo (que implica tres enlaces), asegúrese primero de que ningún enlace está seleccionado. A continuación, seleccione los tres enlaces en el triángulo lata_veg, cerveza y congelados. Para ello, mantenga pulsada la tecla Mayús mientras pulsa el botón izquierdo del ratón. (Asegúrese de estar en modo interactivo, y no en modo de edición). A continuación, en el menú de la visualización de malla elija:
Cambie el nombre del campo Derivar resultante a cerveza_judías_pizza.
Para perfilar estos grupos de clientes, conecte el nodo Tipo existente a esos tres nodos Derivar en serie y, a continuación, conecte otro nodo Tipo. En el nuevo nodo Tipo, defina el rol de todos los campos como Ninguno, excepto para valor, forma_pago, sexo, casa_propia, ingresos y edad, que deberían establecerse como Entrada y el grupo de clientes relevante (por ejemplo, cerveza_judías_pizza), que debería establecerse como Objetivo. Adjunte un nodo C5.0, establezca el tipo de resultado en Conjunto de reglas y pulse en ejecutar el nodo. El modelo resultante (para cerveza_judías_pizza) contiene un perfil demográfico claro para este grupo de clientes:
Rule 1 for T:
if sex = M
and income <= 16,900
then TEl mismo método puede aplicarse a las marcas de los grupos de clientes seleccionándolos como salida en el segundo nodo Tipo. En este contexto, se puede generar un rango más amplio de perfiles alternativos utilizando Apriori en lugar de C5.0. Apriori también puede utilizarse para perfilar las marcas de grupos de clientes de forma simultánea porque no se restringen a un único campo de salida.