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En este estudio de caso, aplicaremos las técnicas y métodos aprendidos en los módulos anteriores para analizar un conjunto de datos de marketing. El objetivo es descubrir información útil que pueda ayudar a mejorar las estrategias de marketing y apoyar la toma de decisiones.

Objetivos del Estudio de Caso

Comprender el conjunto de datos de marketing: Familiarizarse con las variables y su significado.
Realizar limpieza y preparación de datos: Identificar y manejar datos faltantes, y transformar los datos según sea necesario.
Explorar los datos: Utilizar técnicas de análisis exploratorio de datos (EDA) y visualización para identificar patrones y tendencias.
Modelar los datos: Aplicar modelos estadísticos para predecir comportamientos o resultados.
Evaluar y validar los modelos: Utilizar métricas de evaluación y técnicas de validación para asegurar la precisión del modelo.
Comunicar los resultados: Presentar los hallazgos de manera clara y efectiva a las partes interesadas.

Paso 1: Comprender el Conjunto de Datos

Descripción del Conjunto de Datos

El conjunto de datos de marketing contiene información sobre las campañas de marketing de una empresa. Las variables incluyen:

ID: Identificador único del cliente.
Edad: Edad del cliente.
Género: Género del cliente.
Ingresos: Ingresos anuales del cliente.
Gasto en Marketing: Cantidad de dinero gastada en campañas de marketing.
Respuesta a Campaña: Indicador de si el cliente respondió positivamente a la campaña (1 para sí, 0 para no).

Ejemplo de Datos

ID	Edad	Género	Ingresos	Gasto en Marketing	Respuesta a Campaña
1	25	M	50000	2000	1
2	34	F	60000	3000	0
3	45	M	80000	4000	1
...	...	...	...	...	...

Paso 2: Limpieza y Preparación de Datos

Identificación y Manejo de Datos Faltantes

Primero, identificamos si hay datos faltantes en el conjunto de datos.

import pandas as pd

# Cargar el conjunto de datos
data = pd.read_csv('marketing_data.csv')

# Verificar datos faltantes
print(data.isnull().sum())

Si encontramos datos faltantes, podemos manejarlos de varias maneras, como eliminar filas o columnas, o imputar valores.

# Eliminar filas con datos faltantes
data_cleaned = data.dropna()

# Imputar valores faltantes (por ejemplo, con la media)
data['Ingresos'].fillna(data['Ingresos'].mean(), inplace=True)

Transformación y Normalización de Datos

Para mejorar la calidad del análisis, podemos transformar y normalizar los datos.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Normalizar la columna de Ingresos
scaler = StandardScaler()
data['Ingresos'] = scaler.fit_transform(data[['Ingresos']])

Paso 3: Exploración de Datos

Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

Realizamos un análisis exploratorio para entender mejor los datos.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Distribución de la Edad
sns.histplot(data['Edad'], kde=True)
plt.title('Distribución de la Edad')
plt.show()

# Relación entre Ingresos y Gasto en Marketing
sns.scatterplot(x='Ingresos', y='Gasto en Marketing', data=data)
plt.title('Ingresos vs Gasto en Marketing')
plt.show()

Visualización de Datos

Utilizamos gráficos para visualizar patrones y tendencias.

# Respuesta a la Campaña por Género
sns.countplot(x='Género', hue='Respuesta a Campaña', data=data)
plt.title('Respuesta a la Campaña por Género')
plt.show()

Paso 4: Modelado de Datos

Regresión Logística

Aplicamos un modelo de regresión logística para predecir la respuesta a la campaña.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X = data[['Edad', 'Ingresos', 'Gasto en Marketing']]
y = data['Respuesta a Campaña']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Entrenar el modelo
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Predecir en el conjunto de prueba
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluar el modelo
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(f'Confusion Matrix:\n{conf_matrix}')

Paso 5: Evaluación y Validación de Modelos

Métricas de Evaluación

Utilizamos métricas como la precisión, la matriz de confusión y el AUC-ROC para evaluar el modelo.

from sklearn.metrics import roc_auc_score, roc_curve

# Calcular AUC-ROC
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_pred)

plt.plot(fpr, tpr, label=f'AUC = {roc_auc:.2f}')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('ROC Curve')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

Validación Cruzada

Aplicamos validación cruzada para asegurar la robustez del modelo.

from sklearn.model_selection import cross_val_score

# Validación cruzada
cv_scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
print(f'Cross-Validation Scores: {cv_scores}')
print(f'Mean CV Score: {cv_scores.mean()}')

Paso 6: Comunicación de Resultados

Presentación de Resultados

Preparamos un informe para comunicar los hallazgos a las partes interesadas.

Resumen de Resultados:

Precisión del Modelo: 85%
Principales Factores: Edad, Ingresos, Gasto en Marketing
Recomendaciones: Aumentar el gasto en marketing para clientes con ingresos altos y edades entre 30-50 años.

Documentación y Reportes

Documentamos todo el proceso y los resultados en un informe detallado.

# Informe de Análisis de Datos de Marketing

## Introducción
Este informe presenta los hallazgos del análisis de datos de marketing realizado para mejorar las estrategias de marketing de la empresa.

## Metodología
1. **Limpieza y Preparación de Datos**
2. **Exploración de Datos**
3. **Modelado de Datos**
4. **Evaluación y Validación de Modelos**

## Resultados
- **Precisión del Modelo**: 85%
- **Principales Factores**: Edad, Ingresos, Gasto en Marketing

## Conclusiones y Recomendaciones
- Aumentar el gasto en marketing para clientes con ingresos altos y edades entre 30-50 años.

Conclusión

En este estudio de caso, hemos aplicado técnicas de análisis de datos para entender mejor las respuestas de los clientes a las campañas de marketing. Hemos limpiado y preparado los datos, explorado patrones y tendencias, modelado los datos utilizando regresión logística, evaluado y validado el modelo, y finalmente comunicado los resultados de manera efectiva. Este proceso nos ha permitido obtener información valiosa que puede ser utilizada para mejorar las estrategias de marketing y apoyar la toma de decisiones en la empresa.

Estudio de Caso 2: Análisis de Datos de Marketing