Segmentación de Clientes y Métodos Estadísticos: Conglomerados, Discriminante y Factorial
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Segmentación de Clientes por Conglomerados
El Grupo A está formado por personas con un promedio de edad de 28.3 años, ingresos mensuales de $1000 y un promedio de 14.4 años de estudio. Dentro de los tres grupos, es el que tiene el menor promedio de edad e ingresos mensuales. Este grupo está más de acuerdo con ...... y tiene un mayor grado de desacuerdo con ......
El Grupo B está formado por personas con un promedio de edad de 36.4 años, ingresos mensuales de $1500 y 17.1 años de estudio. El promedio de edad e ingresos es mayor al del Grupo A y menor al del Grupo C, y los años de estudio son mayores a ambos grupos. Este grupo está más de acuerdo con... y está más en desacuerdo con...
El Grupo C está formado por personas con un promedio de edad de 45.2 años, ingresos mensuales de $1600 y un promedio de 13.3 años de estudio. Es el grupo que tiene el mayor promedio de edad e ingresos, pero tiene el menor promedio de años de estudio.
Análisis Conjunto y Preferencias
1. Análisis de Datos
Analizando los datos, se puede observar que la combinación ideal según la función de utilidad es: playa, cine, cocina internacional, muchas salidas y un hotel (4-5 estrellas). A su vez, la segunda alternativa elegida sería: playa, cine, cocina de la región, muchas salidas y un hotel (4-5 estrellas).
2. Peso Relativo de los Atributos
El atributo con más peso es ...
Análisis Discriminante
El análisis discriminante implica los siguientes pasos:
- Objetivo
- Variables independientes
- Eje discriminatorio (dato proporcionado)
- Centroides
- Reemplazo de centroides en la fórmula
- Línea discriminante
La línea discriminante se calcula como (K + K dividido 2).
Ejemplo de Línea Discriminante: 0.10
Interpretación del Análisis Discriminante
Quienes obtengan más de 0.10 en la función del eje discriminatorio serán (compradores, ejemplo); quienes obtengan menos serán no compradores.
Análisis Factorial
La Dimensión 1 (D1) se puede llamar "distintos modelos"; es la que tiene mayor cantidad de variables con puntajes altos, es decir, es el factor más importante para los clientes.
La Dimensión 2 (D2) se puede llamar "importancia del precio" y es el segundo factor/dimensión más importante.
La Dimensión 3 (D3) se llama "practicidad".
Finalmente, la Dimensión 4 (D4) se llama "identidad" y es el factor menos importante según los clientes.
La variable que tiene la comunalidad más alta es la 7, lo que significa que el 86% (el 86% es la comunalidad) de la variable 7 es explicado por los 3 factores/dimensiones. Y la comunalidad más baja es la variable 2 con un porcentaje del 35%.
Conceptos Clave del Primer Parcial
- Población: Habitantes de la Ciudad de Buenos Aires mayores de 16 años que hayan consumido helado el último mes.
- Marco de muestreo: Plano/mapa.
- Unidad de muestreo: Lo mismo que la población, pero en singular (ej. un habitante de la Ciudad de Buenos Aires mayor de 16 años que haya consumido helado el último mes).
- Elemento de muestreo: Lo mismo que la unidad de muestreo.
- Método de muestreo: Probabilístico. Muestreo por conglomerados o áreas: Dividir a la población de Buenos Aires en barrios por sorteo, sortear algunas manzanas de cada barrio y luego encuestar a las personas de los hogares hasta llegar a la unidad de muestreo final.
- Tamaño de la muestra o error de muestreo.
Comparación de Porcentajes Hipotéticos y Observados
- Objetivo: Comparar un porcentaje hipotético con otro observado.
- Hipótesis: El 40% de la población usa la tarjeta de crédito 5 veces al mes.
- Hipótesis nula: El porcentaje de uso de la tarjeta de crédito 5 veces por mes es distinto o no es del 40%.