rosuda

La Ricerca dell´Informazione attraverso il Visual Mining

Varese, Maggio 2003

rosuda ROSUDA:

Varese, Maggio 2003

Lehrtstuhl für Rechnerorientierte Statistik und Datenanalyse

Dipartimento di Statistica Computazionale ed Analisi dei Dati

rosuda CaseStudy:

Varese, Maggio 2003

Analisi delle vendite di un negozio di Arredamento italiano

Dati forniti rilevati a partire dalla fine del 1998 fino al Maggio 2003

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Cominciamo dai Dati: La Veritá dei DatiVeritá EvidenteDati nudi e crudi

Veritá Latente es. evoluzione delle Info da estrarre vendite enl tempo

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Il nostro caso: VENDITE DI UN NEGOZIO DI

ARREDAMENTO Tipo di DatiDati relativi alle vendite di un negozio di mobiliDal 1998 ad oggi

FonteRegistrazioni Contabili

Perché sono stati raccoltiCassa

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Osservazioni4354

Variabili20 (categoriche e numeriche)

Il nostro caso: VENDITE DI UN NEGOZIO DI

ARREDAMENTO

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Osservazioni6537(4354)

Variabili12(20) (categoriche e numeriche)

Il nostro caso: VENDITE DI UN NEGOZIO DI

ARREDAMENTO

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Le Osservazioni

Problemi particolari

Missing Values

Parecchie categorie, spesso poco numerose

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Le Variabili

Diverse formulazioni

È possibile formulare le variabili diversamente a seconda delle singole esigenze

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Le Variabili: esempio

Data <- variabile continua <- giorno, mese, anno <- giorno + mese+ anno <- girono della settimana

RICHIESTE ACQUISTI <- Items x richiesta/acquisto <- 1 record x ogni singolo item <- Variabili binarie

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Primi tentativi

ClassificazioneR <- rpart

Risultati1 nodo = nessuno!Con diverse combinazioni di variabili

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Primi tentativi

ClassificazioneR <- rpart

Risultati1 nodo = nessun risultato!Con diverse combinazioni di variabili

RagioniProcedure automatizzateScarsa possibilitá di interventoDati problematici

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Successive Indagini

Visualizzazione Grafici di natura esplorativa

InterattivitáStrumenti che permettono di interagire con i dati Decidere passo passo la linea di indagine

SoftwareMANET

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Ci Chiediamo…Evoluzione nel tempo delle richieste

Evoluzione nel tempo delle vendite

Performances dei singoli venditori

Tipo di vendite

Collocazione geografica dei clienti

Ragione di passaggio

Ragione dell´acquisto……………..

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Evoluzione nel tempo

Variabile Tempo in formato continuo

“buchi” nelle vendite…

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Evoluzione nel tempo

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Vendite settimanaliSabato = + visite + acquisti

Domenica = +visite - acquisti

Lunedí chiusura mezza giornata

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Vendite nel tempo per ID

Punti anomali…

...e significati nascosti…

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Vendite SettimanalixOperatore

Laura Non Lavora al Giovedí e poco la Domenica

Federica lavora molto i giorni pari

Elena lavora molto la Domenica

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Richieste-Acqusti per ordine

Gli acquisti rispetto alle richieste si aggirano intorno al 25-30%

Solo in pochi casi viene allestito un appartamento al completo

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Richieste-Acqusti-Settimana

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Vendita Singoli Items

Chi acquista una cameretta lo fa quasi sempre come acquisto a sè

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Soddisfazione dei clienti

Consideriamo il rapporto fra items richiesti ed items effettivamente acquistati

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Ragioni della visita ed acquisto

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Ragioni della visita ed acquisto

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Fidelizzazione

La percentuale di acquisti rispetto alle singole richieste è notevolmente piú elevato per clienti giá noti o consigliati da altri clienti.

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Provenienza dei clienti

3 provenienze in particolare

Giá clienti, di passaggio o amici di clienti

I o II impianto (matrimonio o rinnovo)

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Chi Cosa, Dove e Quando

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Alcuni operatori riescono a vendere piú di altri….quali???

Chi Cosa, Dove e Quando

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Federica, in assoluto ha venduto pu di tutti, ma Elena ha cominciato 2 anni dopo e sta migliorando le proprie performances fino a superare Federica

Chi Cosa, Dove e Quando

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Prospettive di BusinessEvoluzione delle vendite nel tempo

Turn-over Operatori

Evoluzione delle vendite dei singoli items

Incidenza Operatori

Sviluppo territoriale

Utilitá del lavoro Domenicale

Associazione fra vendite di particolari items

Potenziare pubblicitá

Su quali clienti puntare

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Prospettive di Business

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Obiettivi del Data Mining

- Analisi di dati raccolti per altre ragioni

- I migliori risultati non sono necessariamente quelli di maggiore interesse

- É comune trovare dati di Cattiva Qualitá -

- Interpretazione difficile

- Generalizzazione difficile

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http://stats.math.uni-augsburg.de