Вопрос или проблема
Я работаю в компании, которая продает различные продукты клиентам. Моя задача – найти клиентов, которые, вероятно, купят продукт X, основываясь на профилях клиентов, уже купивших продукт X.
Моя первая идея заключалась в следующем:
- собрать релевантные переменные для клиентов, которые уже купили продукт X (набор данных A)
- провести кластерный анализ этого набора данных, чтобы создать персонажи клиентов для набора данных A
- собрать те же переменные для клиентов, которые не купили продукт X (набор данных B)
- и, наконец, измерить расстояние между клиентами в наборе данных B до центроидов медиоидов сгенерированных кластеров набора данных A
К сожалению, это менее просто, чем я думал:
- Во-первых, мне нужно будет кластеризовать категориальные и числовые данные. Поэтому я вычислю расстояние Говера, чтобы получить матрицу несхожести между точками данных набора данных A, которую затем я кластеризую методом PAM (разделение по медиоидам). Я не знаю, как применить точки данных набора данных B, чтобы определить расстояние до медиоидов PAM, потому что эти медиоиды относятся к матрице несхожести набора данных A, а не к фактическим точкам данных.
- Во-вторых, сгенерированные кластеры набора данных A менее описательны, чем ожидалось.
В завершение, я хотел бы получить второе мнение. Правильный ли путь я описал для решения задачи? Или у вас есть другие идеи?
Буду рад вашему мнению – всего наилучшего.
Если я правильно понимаю ваш вопрос, у вас есть две группы людей: Группа A, каждый из которых купил продукт, скажем, йогурт; и Группа B, каждый из которых не купил йогурт. Ваша задача – найти всех людей в Группе B, которые, вероятно, купят ваш йогурт, если у них профили похожи на профили людей в Группе A.
Это кажется очень распространенной проблемой в причинной индукции, где вам нужно сопоставить людей, получивших лечение, с контрольной группой, но поскольку один человек не может быть и леченым, и нелеченым, нам нужно найти “похожие” люди с обеих сторон, чтобы они были сопоставимыми (с точки зрения их характеристик или переменных), чтобы мы могли сделать причинный вывод оттуда.
Теперь, возвращаясь к вашей проблеме, я не думаю, что необходимо делать кластеризацию для сопоставления. Вместо этого вы могли бы рассмотреть подход “сопоставления”, который обычно используется для причинной индукции. Вот пакет r, который приходит мне на ум: MatchIt.
По сути, что вам нужно сделать, так это рассмотреть Группу A как лечение, а Группу B как контроль. Я верю, что они предлагают множество различных способов алгоритма сопоставления, и вы, безусловно, можете поэкспериментировать, чтобы увидеть, какой из них работает для вас лучше всего.
Ответ или решение
Чтобы решить задачу нахождения клиентов, похожих на тех, кто уже приобрел продукт X, нужно подойти к этому вопросу с учетом нескольких аспектов, включая сбор данных, их обработку и использование соответствующих методологий. Предложенный вами изначальный подход через кластеризацию может быть полезным, но, как вы заметили, сопровождается определенными сложностями, которые вызывают необходимость в пересмотре стратегии.
Анализ существующей стратегии
Ваш подход заключается в следующем:
- Сбор данных: Вы собираете данные о клиентах, которые уже приобрели продукт X (датасет A).
- Кластерный анализ: Вы планируете провести кластеризацию, чтобы создать профили клиентов (персоны).
- Сравнение с датасетом B: Далее вы планируете сравнить клиентов из датасета B (клиенты, которые не приобрели продукт X) по расстоянию до медиан кластеров из датасета A.
Тем не менее, вы столкнулись с двумя основными проблемами:
- Необходимость в кластеризации как числовых, так и категориальных данных.
- Неполная описательность полученных кластеров.
Возможные корректировки подхода
Вместо кластеризации я бы предложил рассмотреть возможность использования методов сопоставления. Это позволит более точно найти «похожих» клиентов, не полагаясь на результат кластеризации. Рассмотрим несколько шагов:
1. Метод сопоставления
Используйте алгоритмы сопоставления для установления рандомизированных или пропорциональных связей между группами. Одним из эффективных инструментов для этого является пакет MatchIt в R, который предоставляет несколько методов сопоставления, таких как:
- Nearest neighbor matching (сопоставление ближайших соседей)
- Stratification methods (стратификационные методы)
- Optimal matching (оптимальное сопоставление)
Сравните профили клиентов из датасета A (покупатели) с клиентами из датасета B (непокупатели) по наиболее значимым переменным. Это поможет вам выявить схожесть между группами, без необходимости кластеризации.
2. Использование многомерной шкалы
Если ваши данные содержат как количественные, так и качественные переменные, рассмотрите возможность использования многомерного шкалирования (например, MDS или t-SNE). Эти методы позволят визуализировать данные и выделить их взаимосвязи, что может помочь в понимании данных без необходимости строгой кластеризации.
3. Улучшение описательности данных
Если возвращаться к классу данных, обратите внимание на методы уменьшения размерности, такие как PCA (анализ главных компонент). Уменьшив размерность ваших данных и сосредоточившись на главных компонентах, вы сможете лучше интерпретировать и понять данные.
4. Апробация полученных результатов
После применения алгоритмов сопоставления проведите проверку выборки. Зафиксируйте схожесть между клиентами из групп A и B, а затем протестируйте свою модель на локальной группе клиентов из B, чтобы оценить ее предсказательную способность.
Заключение
Предложенный вами первоначальный подход, связанный с кластеризацией, может быть полезным, но для достижения более точных и действенных результатов я предлагаю сосредоточиться на методах сопоставления и визуализации. Это не только облегчит вашу задачу в отношении обработки данных, но также повысит точность вашего анализа. Не забудьте об эффективной интерпретации результатов и тестировании их на актуальных выборках.
Наилучшие пожелания в вашем исследовании и дальнейшей работе!