Contexto empresarial
Una cadena minorista desea analizar la relación entre el nivel de fidelidad del cliente (Oro, Plata, Bronce) y las categorías de productos comprados. El objetivo es determinar si ciertos segmentos gastan más en categorías específicas y validar estadísticamente si las preferencias son independientes del nivel de fidelidad. Además, se requiere saber el total gastado, no solo la cantidad de transacciones.
Preparación de datos
Simulación de 1000 transacciones de ventas con Nivel de Cliente, Categoría y Monto gastado.
¡Copiado!
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| 2 | DATA casuser.retail_sales; |
| 3 | call streaminit(12345); |
| 4 | array levels[3] $8 ('Bronce' 'Plata' 'Oro'); |
| 5 | array cats[3] $12 ('Electronica' 'Ropa' 'Hogar'); |
| 6 | DO i=1 to 1000; |
| 7 | CustomerID = i; |
| 8 | LoyaltyLevel = levels[rand('Integer', 1, 3)]; |
| 9 | Category = cats[rand('Integer', 1, 3)]; |
| 10 | PurchaseAmount = rand('Uniform', 10, 500); |
| 11 | OUTPUT; |
| 12 | END; |
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| 14 | RUN; |
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Étapes de réalisation
1
Carga de datos simulados en memoria.
¡Copiado!
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | TABLE.loadTable / caslib="casuser" path="retail_sales.sashdat" casout={name="retail_sales", replace=true}; |
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| 5 | RUN; |
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2
Ejecución de CrossTab con ponderación por monto (SUM) y prueba de Chi-cuadrado.
¡Copiado!
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | SIMPLE.crossTab / TABLE={name="retail_sales"} row="LoyaltyLevel" col="Category" weight="PurchaseAmount" aggregator="SUM" chiSq=true; |
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| 5 | RUN; |
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Resultado esperado
Se espera una tabla de contingencia donde las celdas contengan la SUMA del 'PurchaseAmount' en lugar del conteo de filas, cruzando 'LoyaltyLevel' vs 'Category'. Adicionalmente, se debe generar una tabla de estadísticas de Chi-cuadrado indicando si existe una dependencia significativa entre el nivel de fidelidad y la categoría comprada.