Introducción👌

En este espacio te estaré enseñando sobre la minería de Datos y los diferentes modelos que se usan comúnmente para resolver problemas problemas, a pesar de que estaré mostrándote los modelos por separado debes saber que 1 problema puede ser resuelto con 1 , 2 o más modelos a como 1 modelo puede resolver 1, 2 o más problemas, es por ello que te estaré enseñando cada modelo desde cero a profundidad para que seas capaz de analizar y escoger el modelo que mejor se adapte a tu problemática y darle la solución más óptima, no te preocupes si no sabes nada de minería te enseñaré paso a paso desde cero y con comentarios útiles para que te sean útiles.

📈Modelos de Análisis de Datos

1. Modelos Descriptivos (para entender lo que pasó)

Sirven para resumir, organizar y encontrar patrones en los datos, estos necesitan de datos previos para comenzar una análisis, y se dividen en las siguientes sub-categorías:

Segmentación: dividir clientes/productos en grupos según características (ej: clientes frecuentes vs. ocasionales).
Agrupación (Clustering): encontrar grupos ocultos de comportamiento similar sin necesidad de etiquetas previas.
Asociación: descubrir reglas del tipo “los que compran X también compran Y”. </aside>

**2. Modelos Predictivos (para anticipar lo que va a pasar)**

Los modelos predictivos tienen dos grandes sub-categorías, Se usan para predecir valores o eventos futuros a partir de datos históricos.

Se usan para predecir valores o eventos futuros a partir de datos históricos.

Regresión: predecir valores numéricos (ej: cuántas unidades vender el próximo mes).
Clasificación: predecir categorías (ej: si un cliente es “riesgoso” o “fiel”). </aside>

A continuación resolveremos algunos de los problemas más comunes, para la gestión y visualización de los datos, a través de análisis de datos

Ejercicio 1 — Análisis de cesta de compra (Market Basket Analysis)

El principal objetivo de este ejercicio es identificar reglas de asociación entre productos, es decir analizar cuales productos se compran en conjunto frecuentemente. ej: Si compran arroz , compran aceite un 70% de las veces ¿Qué tan confiable es esta regla y en que porcentaje se cumple esta regla? para poder realizar todo este análisis usaremos librerías como APRIORI la cual nos ayudará a llegar a esta solución.

Solución y explicación completa 👇

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Market Basket Analysis (análisis de la cesta de la compra)

Ejercicio 2 — Segmentación de clientes: Análisis RFM y Clustering (K-Means)