Contexto empresarial
El departamento de marketing desea segmentar clientes basándose en su comportamiento de compra. Necesitan guardar el modelo para aplicar el scoring a nuevos clientes en producción automáticamente. También quieren eliminar el efecto del 'Ingreso' (variable parcial) para ver preferencias puras de producto.
Preparación de datos
Datos de consumo de clientes con valores nulos ocasionales para probar robustez.
¡Copiado!
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| 2 | DATA mycas.clientes; |
| 3 | drop i; |
| 4 | DO i=1 to 200; |
| 5 | Ingreso = 2000 + rannor(1)*500; |
| 6 | Gasto_Lujo = Ingreso*0.3 + rannor(1)*50; |
| 7 | Gasto_Basico = 500 + rannor(1)*20; |
| 8 | IF i=10 THEN Gasto_Lujo=.; |
| 9 | OUTPUT; |
| 10 | END; |
| 11 | |
| 12 | RUN; |
| 13 |
Étapes de réalisation
1
Ejecución de PCA con variable parcial, generación de código de scoring y guardado del modelo.
¡Copiado!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | pca.eig / TABLE="clientes", inputs={"Gasto_Lujo", "Gasto_Basico"}, partial={"Ingreso"}, code={comment=true}, store={name="modelo_pca_clientes", replace=true}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
2
Prueba de scoring utilizando el modelo guardado (ASTORE o similar según contexto, aquí validamos la creación del store).
¡Copiado!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | TABLE.tableInfo / TABLE="modelo_pca_clientes"; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Resultado esperado
La acción debe manejar el valor nulo (generalmente excluyendo la observación). Debe generarse una tabla 'modelo_pca_clientes' (el astore/modelo binario) y mostrarse el código SAS DATA step en los resultados (por el parámetro 'code'). El uso de 'partial' debe ajustar la correlación eliminando el efecto lineal del Ingreso.