Вопрос или проблема
У меня есть данные по почтовым зонам, которые включают:
- Код почтовой зоны
- Среднее значение аренды за квадратный фут
- Привязанность к бренду 1
- Привязанность к бренду 2
- Привязанность к бренду 3
- Привязанность к бренду 4
… и так далее
Данные о привязанности к бренду – это значение от 0 до 100, которое показывает, насколько люди, живущие в данной почтовой зоне, привязаны к определенному бренду. Брендов около 50.
У меня немного закончились идеи для этого задания. Есть ли у кого-нибудь идеи о том, что можно сделать с этими данными?
В частности – любая аналитика данных, машинное обучение
Спасибо!
Одна из идей для анализа этих данных заключается в исследовании корреляций между средним значением аренды и привязанностью к брендам. Это может включать использование статистических методов, таких как регрессионный анализ, чтобы увидеть, существует ли связь между двумя переменными.
Кроме того, алгоритмы кластеризации можно использовать для группировки почтовых зон на основе их привязанностей к брендам, что может дать представление о потребительском поведении и помочь определить потенциальные целевые рынки для различных брендов.
Другой подход – использовать модели машинного обучения, такие как деревья решений или случайные леса, чтобы предсказать привязанности к брендам на основе других переменных, таких как среднее значение аренды или демографические данные. Это может быть полезно для маркетинга и реклама.
Пожалуйста, обратите внимание, что потребительский рынок мне не знаком. Я знаю больше о SARS-CoV-2, чем о распространенных брендах (я слышал о Coca Cola).
Поэтому – поскольку у меня нет понятия, как будут вести себя эти данные – я бы использовал алгоритм, устойчивый к вариациям, несбалансированности и разреженным данным. Это должен быть XGBoost. Но я не знаю, нужна ли будет трансформация. Это выглядит как стандартные порядковые данные, так что нет.
Вопрос Если вы хотите определить, какие продукты/бренды наиболее чувствительны к изменениям по почтовым кодам и какие из этих брендов связаны с другими выбором брендов:
- XGBoost – точность, AUC-ROC, точность/отзыв/F1
- выбор признаков
- анализ взаимодействия.
Почтовый код является целевой переменной, подготовленной для предпочтения бренда. Будут отсутствующие данные, может быть много отсутствующих данных – это будет работать несмотря ни на что. Таким образом, например, стиральные машины могут быть на вершине списка и достигнуть максимального веса, просто богатые почтовые коды покупают премиум-бренды машин, другие почтовые коды покупают экономичные бренды. Это может создать взаимодействие с другими бытовыми приборами, такими как плиты и холодильники.
Тип данных может быть “бренд”, так что просто замените мой термин “плита” на “марку плиты/бытового прибора” (я не знаю ни одной марки плит или приборов).
Предостережения
Проблема с выбором бренда заключается в том, что внутри каждого бренда будет проблема частоты, поэтому вариация не будет однородной для определенных частей данных, но будет однородной для других частей. Я не знаю, машины – почтовые коды в определенных районах будут покупать много машин чаще. С другой стороны, такие основные товары, как стиральный порошок или зубная паста, вероятно, будут исключены. Это потребует некоторого обдумывания.
Если почтовых кодов тысячи, это не сработает, потребуется внешний критерий – например, цена на жилье – чтобы объединить эквивалентные почтовые коды. Если бы этот подход был использован, потребуется контроль против географического уклона. Если почтовых кодов будет ограниченное количество, это нормально.
Как только у вас будут ваши веса, некоторые потребительские выборы будут иметь более сильную классификационную силу в определении почтового кода, что позволит нацелиться на конкретный выбор потребителей в будущем, целевую рекламу и подобные вещи.
Ответ или решение
Анализ данных: Идеи для работы с данными по почтовым зонам
Введение
Ваши данные о почтовых зонах содержат ценную информацию о средней стоимости аренды и привязанности к брендам среди населения. Этот набор данных предоставляет уникальные возможности для глубокого анализа потребительского поведения и предсказания трендов. Ниже представлены несколько идей для анализа и применения данных с использованием методов машинного обучения и статистики.
1. Корреляционный анализ
Первым шагом в анализе данных будет использование корреляционного анализа для изучения связей между средней стоимостью аренды и уровнем привязанности к брендам. Этот анализ поможет выявить зависимости и может быть выполнен с использованием таких методов, как:
- Регрессионный анализ: опираясь на линейную или многомерную регрессию, можно проверить, как изменения в средней стоимости аренды могут влиять на интерес к определённым брендам.
- Коэффициент корреляции: применение метода Пирсона или Спирмена для оценки силы и направления связи между переменными.
2. Кластеризация
Следующий этап анализа — применение методов кластеризации для группировки почтовых зон на основе их привязанности к брендам. Это позволит выявить:
- Разные сегменты потребителей с поддающимися различным маркетинговым стратегиям.
- Привязки между брендами и географическим положением, что может помочь в локализации рекламных кампаний. Методы, такие как k-means или иерархическая кластеризация, могут быть полезны здесь.
3. Прогнозирование и классификация
Применение машинного обучения для прогнозирования привязанности к брендам, основываясь на других переменных (например, средней стоимости аренды):
- Используйте модели деревьев решений или случайные леса для создания предсказательных моделей.
- XGBoost: особенно рекомендован благодаря своей высокой точности, а также способности справляться с пропущенными данными и несбалансированными наборами данных.
4. Анализ взаимодействий
Для понимания, какие бренды наиболее подвержены изменениям в зависимости от почтового кода:
- Проведите анализ взаимодействий между брендами для выявления, какие продукты/бренды связаны между собой (например, отсутствие одних товаров может указывать на наличие других).
- Исследуйте, как различные факторы, такие как уровень доходов в определенной зоне, влияют на выбор бренда.
5. Рекомендации по методам
При анализе данных важно помнить о следующих аспектах:
- Применение методов предобработки данных будет необходимо, особенно если в данных будут пробелы или выбросы.
- Группировка почтовых зон по аналогичным характеристикам может помочь решить проблему разнородности данных, обеспечивая более надежные выводы.
- Обратите внимание на географические и демографические факторы, которые могут дополнительно повлиять на предпочтения брендов.
Заключение
Работа с данными о почтовых зонах предоставляет множество возможностей для анализа и понимания потребительских предпочтений. Все предложенные направления анализа могут быть объединены для создания комплексной стратегии, направленной на оптимизацию маркетинга и повышение точности таргетированных рекламных кампаний. Применение методов машинного обучения и статистического анализа позволит более глубоко понять поведение потребителей и эффективно использовать имеющиеся данные.