Вопрос или проблема
Мне предоставили набор данных о транзакциях и попросили найти полезные идеи для бизнеса. Я совершенно нов в области машинного обучения и науки о данных и только начал работать с KMeans. Набор данных имеет следующие характеристики:
- идентификатор продавца
- дата транзакции
- военное время
- сумма
- сумма, уплаченная картой
- название продавца
- город
- индикативный код
- идентификатор клиента
- возрастная группа
- код пола
- провинция
- средний доход за 3 месяца
- расходы по карте
- картой расплачено
Игнорируя NULL-данные, какие виды анализа я могу провести на этих данных? Я провел KMeans, чтобы определить, будет ли клиент тратить чрезмерную сумму (больше медианной суммы).
На этих данных вы можете провести много обучения с учителем. Если вы не знаете, обучением с учителем называется процесс, когда машина обучается на данных, имеющих метки. В обучении с учителем есть два подмножества: регрессия и классификация. Классификация используется, когда вы делаете предсказания для дискретных значений, таких как мужчина или женщина, выжил или не выжил. На основе регрессии вы можете предсказывать недискретные значения, такие как цена дома или ВВП страны.
Основываясь на вашем наборе данных, я думаю, вы можете сделать много EDA (эксплуатационного анализа данных) с классификацией. Возможно, вы сможете предсказать, какой пол тратит больше. С набором данных можно сделать много всего, но вот алгоритмы, которые вы можете использовать.
Если у вас маленький набор данных, логистическая регрессия и наивный байесовский метод – лучшие алгоритмы. Но для начала лучший алгоритм – это k-NN (метод k ближайших соседей). Если у вас появляются более сложные данные, тогда лучший алгоритм – это дерево решений.
Теперь после всего этого есть самый сложный алгоритм (по сути, это множество деревьев решений, смешанных вместе), который называется случайный лес. Этот алгоритм предназначен для работы с действительно большими наборами данных с множеством меток.
Надеюсь, это поможет!
Возможно, вы сможете агрегировать данные, используя поля, такие как идентификатор клиента и идентификатор продавца, чтобы вы также могли анализировать данные о клиенте и продавце отдельно.
Например, вы можете агрегировать данные по идентификатору клиента, чтобы получить сумму или среднее значение затрат клиента. Вы можете дальше анализировать данные, строя боксплоты, графики распределения, чтобы найти различные инсайты.
Я бы очень рекомендовал вам агрегировать такие данные о транзакциях.
Вы также можете провести анализ временных рядов, используя дату транзакции, чтобы найти скрытую сезонность трендов. Для этого вам стоит взглянуть на fbprophet (https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html).
Вы знаете, когда говорят, что команде бизнеса нужны инсайты, это не всегда подразумевает машинное обучение.
Вы также можете провести много исследовательского анализа и визуализировать тренды расходов, сезонность среди демографических расходов, когда клиенты наиболее активны в течение дня, выделить города с самым высоким темпом роста доходов, какая возрастная группа составляет вашу наибольшую клиентскую базу, ваши наиболее прибыльные продавцы с точки зрения объема и дохода. Это некоторые из инсайтов, которые команда бизнеса могла бы использовать для разработки бизнес-стратегий.
Вы также можете кластеризовать клиентов на основе их моделей расходов, возрастной группы, местоположения и т.д., чтобы определить наиболее прибыльные группы клиентов.
Наконец, это, по сути, данные временных рядов, поэтому вы можете применить некоторые традиционные модели машинного обучения, такие как SARIMA, или модели глубокого обучения, такие как LSTMs или GRUs для прогнозирования доходов компании.
Ответ или решение
Какой алгоритм использовать для транзакционных данных?
Введение
Работа с транзакционными данными представляет собой интересные и комплексные задачи для анализа и извлечения бизнес-инсайтов. Данный набор данных содержит множество признаков, таких как идентификатор торговца, дата транзакции, сумма и другие демографические данные клиентов. Правильный выбор алгоритма может значительно повысить качество анализа и выявления скрытых паттернов в данных.
1. Предварительная обработка данных
Перед началом применения каких-либо алгоритмов необходимо провести несколько шагов по предварительной обработке данных:
- Удаление и заполнение пропусков. Игнорирование NULL-данных может исказить результаты, поэтому важно либо заполнить их (например, средними значениями), либо удалить.
- Аггрегация данных. Используя такие поля, как идентификатор клиента и идентификатор торговца, вы можете агрегировать данные, например, находя среднее или сумму потраченной суммы по каждому клиенту или торговцу.
2. Анализ данных и визуализация
Перед применением машинного обучения рекомендуется выполнить разведочный анализ данных (EDA). Это можно сделать, используя визуализации и анализируя такие аспекты, как:
- Распределение сумм расходов.
- Частота транзакций в зависимости от времени суток.
- Тренды и сезонные колебания в различных демографических группах.
3. Выбор алгоритмов
С учетом ваших данных и целей, вы можете рассмотреть следующие подходы:
Регрессия:
- Если вы хотите предсказать непрерывную переменную, такую как сумма транзакций, можете использовать линейную регрессию или регрессию Лассо/Риджа.
Классификация:
- Если интересует, например, предсказание наиболее активного пола или возрастной группы, то можно применить алгоритмы классификации:
- Логистическая регрессия: подходит для словно задач с двумя выходами (например, "да/нет").
- Деревья решений: простые в интерпретации и хорошо работают с категориальными данными.
- Случайные леса (Random Forests): более сложный алгоритм, который отлично работает с большими наборами данных и помогает избежать переобучения.
Кластеризация:
- K-средние может быть использован для сегментации клиентов на основе расходов, возраста и других факторов, что позволит выявить наиболее прибыльные группы клиентов.
4. Временной анализ
Поскольку ваши данные содержат временные метки, рекомендуется рассмотреть использование временных рядов для анализа:
- SARIMA (Сезонная авторегрессионная интегрированная модель скользящего среднего) поможет понять сезонные тренды.
- Для более сложных временных рядов можно использовать LSTM (долгосрочная краткосрочная память) или GRU (упрощенная Gated Recurrent Unit), которые идеально подходят для обработки последовательных данных.
Заключение
Транзакционные данные предлагают богатые возможности для анализа и извлечения инсайтов, однако важность правильного выбора алгоритма и метода анализирования нельзя переоценить. Начните с агрегации данных и визуализации, после чего определитесь с задачей: регрессия, классификация или кластеризация. Не забывайте применять временной анализ для выявления трендов. Использование данных подходов в связке поможет вам максимально эффективно работать с вашим набором данных и выявлять ценные бизнес-инсайты.