Métodos de Clasificación con Python: Aplicaciones Empresariales

Abstract

[ES] Este trabajo proporciona una visión general de los diferentes métodos de aprendizaje automático y su aplicación en el campo de la ciencia de datos en una empresa. Se definen los objetivos del estudio y se describe la metodología empleada. El trabajo abarca varios tipos de aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Los métodos de aprendizaje supervisado discutidos en este artículo incluyen la regresión lineal, la regresión logística, los árboles de decisión, el bosque aleatorio, las máquinas de vectores de soporte (SVM) y los vecinos más cercanos (KNN). Se explica cada método en detalle, destacando sus conceptos clave y algoritmos. Los métodos de aprendizaje no supervisado cubiertos en este trabajo son el análisis de clusters y el análisis de componentes principales (PCA). Estos métodos se utilizan para descubrir patrones y relaciones dentro de los datos sin necesidad de ejemplos etiquetados. Además, el trabajo presenta aplicaciones del mundo real de la ciencia de datos en una empresa. El análisis se centra en el comportamiento del cliente, como la distribución de pedidos, la frecuencia de compra y las preferencias del cliente. Los resultados revelan información sobre las preferencias del cliente y resaltan la importancia de comprender los patrones de compra del cliente. El análisis de los datos de productos proporciona información valiosa sobre los productos más vendidos, los productos con altas tasas de recompra y los períodos de tiempo en los que ciertos productos son más populares. Estas ideas pueden ayudar a la empresa a tomar decisiones informadas sobre estrategias de productos y campañas de marketing. El trabajo concluye con una discusión sobre la aplicación del aprendizaje supervisado y no supervisado en la empresa. Explora cómo se puede utilizar la regresión logística para predecir las recompras de los clientes y cómo se puede lograr la segmentación de clientes utilizando técnicas de clustering.

[EN] This paper provides an overview of the different machine learning methods and their application in the field of data science in a company. The objectives of the study are defined, and the methodology employed is described. The paper covers various types of machine learning, including supervised and unsupervised learning. The supervised learning methods discussed in this paper include linear regression, logistic regression, decision trees, random forest, support vector machines (SVM), and k-nearest neighbors (KNN). Each method is explained in detail, highlighting its key concepts and algorithms. The unsupervised learning methods covered in this paper are cluster analysis and principal component analysis (PCA). These methods are used to discover patterns and relationships within the data without the need for labeled examples. Furthermore, the paper presents real-world applications of data science in a company. The analysis focuses on customer behavior, such as order distribution, purchase frequency, and customer preferences. The results reveal insights into customer preferences and highlight the importance of understanding customer buying patterns. The analysis of product data provides valuable information about the best-selling products, products with high repurchase rates, and the time periods when certain products are most popular. These insights can help the company make informed decisions regarding product strategies and marketing campaigns. The paper concludes with a discussion on the application of supervised and unsupervised learning in the company. It explores how logistic regression can be used to predict customer repurchases and how customer segmentation can be achieved using clustering techniques.