Creación de un modelo predictivo basado en datos de clientes anteriores.

Question

Tengo un conjunto de datos históricos de clientes de una empresa determinada. La clase objetivo es Sí/No (un cliente se suscribiría a un nuevo producto).

Necesito desarrollar un enfoque de clasificación para predecir qué individuos tienen más probabilidades de suscribirse al producto. Esto podría implicar un análisis estadístico y una selección de modelos. Cuáles pueden ser los posibles pasos que puedo incorporar en el proceso de minería, qué tipo de clasificadores puedo utilizar, agradecería mucho un resumen paso a paso.

Lo ideal es utilizar la suite de minería de datos de Orange para ello.

Answer 1

Vea un vídeo Introducción a Orange 06: hacer predicciones para ver cómo configurar un flujo de trabajo para la clasificación. Puede sustituir el árbol de clasificación por cualquier otro método de predicción más preciso, como la regresión logística o el bosque aleatorio.

Este es un ejemplo de flujo de trabajo que puede utilizar: lee los datos de entrada etiquetados por clase (Archivo - Datos de entrenamiento), construye un modelo de regresión logística y luego lo utiliza en el widget Predicciones en sus datos que se utilizarán para las predicciones (Archivo - Datos para la predicción). La Matriz de Confusión muestra una matriz de predicciones verdaderas y falsas y los datos seleccionados de esta tabla (por ejemplo, todas las instancias de datos mal predichos) se muestran en la Tabla de Datos.