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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Varese, Maggio 2003
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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Varese, Maggio 2003
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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Varese, Maggio 2003
Primi tentativi
ClassificazioneR <- rpart
Risultati1 nodo = nessuno!Con diverse combinazioni di variabili
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Varese, Maggio 2003
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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Varese, Maggio 2003
Ragioni della visita ed acquisto
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Varese, Maggio 2003
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