Geschäftskontext
Eine Bank möchte ihre Kundenbasis basierend auf Finanzkennzahlen (Einkommen, Schulden, Ausgaben) segmentieren. Ziel ist es, die Dimensionalität der Daten zu reduzieren, um Cluster von Kundenverhalten zu identifizieren.
Datenaufbereitung
Erstellung eines Datensatzes mit Finanzdaten von Kunden.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | DATA casuser.finanzdaten; |
| 3 | INPUT kunden_id einkommen schulden ausgaben; |
| 4 | DATALINES; |
| 5 | 1 45000 2000 1500 2 60000 500 2500 3 30000 5000 1000 4 85000 0 4000 5 50000 2200 1600 ; |
| 6 | |
| 7 | RUN; |
| 8 |
Étapes de réalisation
1
Laden der Tabelle in den Speicher.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | TABLE.loadTable path="finanzdaten.sashdat" casout={name="finanzdaten", replace=true}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
2
Ausführung von pca.eig auf spezifischen Variablen und Beschränkung auf 2 Komponenten.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | pca.eig TABLE={name="finanzdaten"} inputs={"einkommen", "schulden", "ausgaben"} n=2 OUTPUT={casOut={name="kunden_scores", replace=true}, score="PC"}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Erwartetes Ergebnis
Die Aktion sollte erfolgreich ausgeführt werden und eine Ausgabetabelle 'kunden_scores' erzeugen, die nur die ersten zwei Hauptkomponenten (PC1, PC2) enthält.