Árbol de Clasificación

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Maestría Supply Chain Management

Curso:         Business Intelligence & Customer Relationship Management

Profesor:                 Luis Felipe Chumbiauca

Caso:                         Árbol de clasificación

Nombre:                        GD5-ArbolClas-GrupoNro01

Grupo:                         01

09 de Julio, 2016

CUESTIONARIO

1. Elabore el Árbol de Clasificación; seleccione las “ramas” relevantes, determine las Reglas del Modelo y sus respectivas probabilidades de compra

La rama más relevante del árbol de clasificación es la de “EDAD” ya que a partir de ella se va desglosando el árbol. La edad se divide en personas con edad <40 y >=40. En ambos casos, la rama siguiente es “SEXO”.

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Al terminar el árbol de clasificación podemos definir las reglas de decisión, las cuales provienen de las últimas ramificaciones:

1. ¿Cuál es la Tasa de Selección del Modelo?

La tasa de selección del modelo se calcula a partir de la matriz de clasificación. La tasa de selección es de 31.3%.

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1. ¿Cuál es la Tasa de Precisión del Modelo, para predecir solamente la “Compra”?

La precisión de compra es de 76.4%

1. Si dispone de 45,000 soles para la Campaña. ¿Qué cantidad de clientes deberán recibir la promoción? ¿Cuál será el Beneficio esperado?

Datos:

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Solución:

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1. ¿Cuál es monto máximo a invertir en la Campaña, si se desea lograr el máximo beneficio?

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1. Describa el Modelo de Datos Relacional que permite obtener un Data Set para aplicar Árboles de Clasificación.

El modelo de datos relacional es una base de datos que nos permite interconectar datos que se encuentran en tablas. Cada fila de la tabla contiene una relación de valores.  Es a partir de la tabla, que se va desglosando la información para poder formar un árbol de clasificación.

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