Storniert

Rstudio coding und Dokumentation

Hintergrund

Gloria Kaufstadt ist ein Betreiber mehrerer kleinerer Kaufhäuser und Supermärkte in Innenstadtrandlagen größerer und mittlerer Städte. Das Unternehmen ist über viele Jahre organisch gewachsen, hat aber in den vergangenen Jahren durch die Akquise von Konkurrenzunternehmen weitere Märkte und Kunden hinzugewonnen.

Seit einigen Wochen hat Gloria Kaufstadt außerdem eine Kunden-App im Einsatz. Registrierte Kunden können persönliche Daten hinterlegen und erhalten dafür personalisierte RabattCoupons. Durch das Einscannen der automatisch generierten Barcodes lassen sich so Verkäufe in den Filialen personengenau zuordnen und umfangreiche Kundenprofile erstellen.

Gloria Kaufstadt möchte diese Daten nutzen, um neue Kunden noch schneller einschätzen

und mit passenden Angeboten zum Kauf animieren zu können.

Fragestellung 1: Profitabilitätsbetrachtung ([login to view URL])

Die Vertriebsabteilung hat für jeden Kunden errechnet, ob dieser in der bisherigen Zeit profitabel war oder nicht. Außerdem haben zwei Praktikanten bereits zwei Modelle entwickelt, die

vorhersagen sollen, ob ein Kunde vermutlich profitabel ist oder nicht, d.h. die einen Prognosewert ausgeben, der in der Regel zwischen 0 und 1 liegt (1 ist profitabel).

• Entwickeln Sie für die Vertriebsabteilung zunächst ein einfaches „Naive-Bayes“-

Modell, das dazu dient, die Klasse eines Kunden (profitable: Y / N) möglichst gut vorherzusagen. Verwenden Sie dazu ein Trainings- und ein Test-Set.

• Lassen Sie sich die Confusion Matrix zu Ihrem Modell anzeigen und diskutieren Sie

anhand dieser die unterschiedlichen Kennzahlen, die daraus ermittelt werden können. Beschreiben Sie, was diese Kennzahlen in Ihrem Modell aussagen und treffen

Sie eine Einschätzung, welche Kennzahlen in diesem vorliegenden Fall besonders

wichtig sind. Nehmen Sie dazu an, dass es insbesondere ungünstig ist, wenn ein eigentlich profitabler Kunde als unprofitabel klassifiziert wird.

• Betrachten Sie die Prognosen von Modell A und Modell B. Erstellen Sie für beide

Modelle eine ROC curve und berechnen Sie die AUC. Diskutieren Sie, was die Kurven und Werte bedeuten und empfehlen Sie der Vertriebsabteilung eines der beiden

Modelle. Nennen Sie dazu auch einen sinnvollen threshold.

• Erläutern Sie, warum die Fachliteratur teilweise eine „Precision-Recall“-Kurve als

sinnvoll erachtet und wann sie sogar sinnvoller sein kann als eine ROC curve.

Fähigkeiten: R Programmiersprache, Data Visualization, Datenanalytik, Data Science

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Über den Arbeitgeber:
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Projekt-ID: #23316685

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