Propuesta de Investigación

Grupo Data Mining- KDDPeru2005

Curso-Taller Investigación en Inteligencia Artificial

MODELO DIFUSO DE LAS PREFERENCIAS DE CLIENTES DE UNA BASE DE DATOS:

APLICACIÓN A LA SELECCIÓN DEL OBJETIVO EN MARKETING DIRECTO

23 Julio 2005

Responsables• Iván Aquino Morales

– Estudiante de Ing. de Sistemas-UNI– 6to ciclo – i.aquino@computer.org

• Karina Chávez Cuzcano – Estudiante de Ing. De Sistemas– 6to ciclo – karinajcc@ieee.org

• Cesar Pérez Pinche – Estudiante de Ing. de Sistemas-UNI– 6to ciclo – cesaruni24@yahoo.com.mx

PROPUESTA DE LA INVESTIGACIÓN

TítuloMODELO DIFUSO DE LAS PREFERENCIAS DE CLIENTES DE

UNA BASE DE DATOS: APLICACIÓN A LA SELECCIÓN DEL OBJETIVO EN MARKETING

DIRECTO

Problema• ¿Hacia que clientes debemos dirigir una campaña de

Marketing directo relacionado a un producto?• ¿Qué productos ofrecer a cada cliente?• ¿Cómo reducir costos en campañas de marketing sin

provocar disminución en las ventas ?

Objetivo• GENERAL

Elaborar un Sistema Difuso de Selección Objetivo para mejorar la eficiencia, en ventas, de una campaña de Marketing Directo.

ESPECIFICOS

– Determinar la Data a ser usada por el Modelo propuesto.

– Determinar las características influyentes en la clasificación de los clientes (respondedores positivos, no respondedores).

– Determinar las reglas para la selección de clientes a quienes será dirigida una campaña de marketing.

DISEÑO DEL EXPERIMENTO

Diseño del Experimento• Se limpia la Data, eliminando valores nulos.

– Esto se hace mediante la el método de Conjuntos Difusos.

Diseño del Experimento• Se realiza el agrupamiento difuso por cada característica

de la data– Esto se hace mediante el algoritmo del Fuzzy c-means extendido

Diseño del Experimento• Se realiza un modelo jerárquico de las características

– Esto se hace mediante un árbol de decisión, con la características mas relevante en la raiz, y la menos relevante en el ultimo nodo

Diseño del Experimento• Se determina las reglas lingüísticas difusas para selección de

clientes objetivos teniendo como entrada los clusters.– Esto se hace mediante un motor de inferencia difuso

• La eficiencia del Modelo se determina mediante gain-charts.

Hipótesis

Ho. La eficiencia, en ventas, de una campaña de Marketing

aumenta con el uso de un Modelo Difuso sobre un modelo estadístico.

Antecedentes

• David J. Stracuzzi y Paul E.Utgoff (2004), Desarrollaron modelo para la selección de características relevantes a un determinado proceso de aprendizaje usando una red neuronal perceptron.

• Huan Liu (2005), propuso un avance de un metalgoritmo para la elección de algoritmos de selección de características de acuerdo al modelo que se quiere ajustar la data.

ANÁLISIS DE FACTIBILIDAD

Fuente de Datos• La data a usar es del KDDCUP98 obtenida de Internet;

– La data es de una organización sin fines de lucro cuyo fin es la ayuda a los americanos con enfermedades de parálisis o problemas de la medula ósea.

– La data posee una columna TARGET_B que vale 1 si es que el cliente respondió a la campaña de mail, y 0 si no.

RecursosTiempo.

– Dedicación de 3 horas diarias (7:00 PM – 10:00 PM)

Bibliografía.– Se requiere acceso a la BD de la IEEE, ACM.

Ingles.– Lectura de textos en ingles al 95%Equipos.– Se requiere 3 PC Pentium IV, en todo momento.– Internet.– Se requiere acceso a Internet en todo momento.

Herramientas de Software.– Se requiere MatLab, Látex, Clementine, SPSS, Java.

Conocimientos.– Análisis de Cluster difusos, Árboles de decisión, K-fold, Diseño

experimentos, Sistemas de inferencia Difuso.

Plan de Trabajo

S1

3

S4

6

S79

S1012

S1315

S1618

S1921

S2123

S2527

Revisión Bibliográfica

Preparación del Plan de Trabajo

Limpieza de la data

Diseño del modelo de solución

Diseño del prototipo

Pruebas y Corridas

Análisis de los resultados

Redacción del documento final

MARCO TEORICO

Análisis de Grupos Difusos• El agrupamiento de datos de manera difusa se basa en la

teoría de conjuntos difusos.• Esta teoría plantea que un objeto puede pertenecer a una

clase con un determinado grado de pertenencia.• Permite construir reglas lingüísticas comprensibles por el

experto.• Las reglas de inferencia difusa se construyen a partir de

conjuntos difusos.• La teoría de conjuntos difusos maneja un mayor grado de

abstracción de la realidad.

Conjuntos Difusos• Es aquel conjunto cuyos elementos pueden

pertenecer total o parcialmente a el.

CONCLUSIONES Y BIBLIOGRAFIA

Conclusiones• Se pretende desarrollar un experimento para determinar la

eficiencia del Modelo Difuso de Selección del Objetivo en Marketing Directo.

• Se pretende comparar los resultados con resultados arrojados por herramientas estadísticas como el Chaid

Bibliografía• [1] M. Setnes and U. Kaymak. Fuzzy modeling of client preference from large data sets: An application• to target selection in direct marketing. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2001; 153(1).• [2] Lucio Soibelman, Hyunjoo Kim. “Data Preparation Process for Construccion Knowledge Generation through

Knowdledge Discovery in DataBases” Journal of Computing in Civil Engineering January 2002 ; 40(3). 3 “Feature Selection for Unsupervised Learning “, Technical Report for the Northeastern University , Jennifer G.Dy,

Carla E. Brodley 4 H. Liu and R. Setiono, "Feature Selection and Classification-A Probabilistic Wrapper Approach," Proc. Ninth Int'l

Conf. Industrial and Eng. Applications of AI and ES, T. Tanaka, S. Ohsuga, and M. Ali, eds., pp. 419-424, 1996.• [5] K.S. Ng and H. Liu, "Customer Retention via Data Mining," AI Rev., vol. 14, no. 6, pp. 569-590, 2000.• [6] "Adaptive Intrusión Detection. A data Mining Approach". AI rev, vol 14, no. 6, pp. 533-567, 2000.• [7] "Feature Selection for High-Dimensional Genomic Microarray Data". Proc 15th Int'l Conf. Machina Learning,

pp.601-608, 2001.• [8] "Redundancy Bases Feature Selection for Microarray Data". Proc. 10th ACM SIGKDD Conf. Knowledge Discovery

and Data Mining, 2004.• [9] "Text Classification from Labeled data and Unlabeled Documents using EM", Machine Learning, vol. 39, 103-134,

2000.• [10] "Efficient Content-Based Image Retrieval Using Automatic Feature Selection". IEEE Int'l Symp. Computer Vision,

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L.N.Kanal, editors, Pattern Recognition, pages 415-425. Morgan Kaufmann, 1980 • [13] Huan Liu, Lei Yu, “Toward Integrating Feature Selection Algoritms for Classification and Clustering” IEEE

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1998. • [15] David J. Stracuzzi, Paul E. Utgoff, “Randomized Variable Elimination”, Journal of Machine Learning Research 5

(2004) 1331–1362