Componente principale într-o analiză de regresie

Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R

Verena Pflieger

Data Scientist at INWT Statistics

CP în analiza de regresie I

mod1 <- lm(customerSatis ~ ., dataCustomers)

library(car)
vif(mod1)

      nOrders       nItemsOrdered          nItemsSold        salesOrdered 
    29.482287           24.437448           10.390998            5.134720 
    salesSold         returnRatio       shareOwnBrand           shareSale 
     9.685617           23.778800            1.571607            1.178773 
 shareVoucher          crDuration monetaryReturnRatio  meanDaysBetwOrders 
     1.213011            1.757509           10.632243            1.698369 
salesPerOrder        salesPerItem       itemsPerOrder   itemsSoldPerOrder 
     6.563474            4.557981            4.821610           15.949072

# Create dataframe with customer satisfaction and first 6 components
dataCustComponents <- cbind(dataCustomers[, "customerSatis"], 
                            pcaCust$x[,1:6]) %>%
  as.data.frame
mod2 <- lm(customerSatis ~ ., dataCustComponents)
vif(mod2)

PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 
  1   1   1   1   1   1

summary(mod1)$adj.r.squared

0.8678583

summary(mod2)$adj.r.squared

0.7123822

summary(mod2)

Call:
lm(formula = customerSatis ~ ., data = dataCustComponents)
Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-3.9279 -0.2411  0.0179  0.2865  1.4972 
Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  2.985945   0.014039 212.682  < 2e-16 ***
PC1         -0.175434   0.006704 -26.167  < 2e-16 ***
PC2          0.296659   0.007643  38.815  < 2e-16 ***
PC3         -0.012816   0.010838  -1.182    0.237    
PC4         -0.116651   0.011665 -10.000  < 2e-16 ***
PC5          0.101963   0.012508   8.152 1.09e-15 ***
PC6          0.126677   0.013072   9.691  < 2e-16 ***
- - -
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.4415 on 982 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.7141,    Adjusted R-squared:  0.7124 
F-statistic: 408.9 on 6 and 982 DF,  p-value: < 2.2e-16

	Lecții despre ACP
Ați învățat...	să reduceți numărul de variabile fără a pierde prea multă informație
	că variabilele trebuie standardizate înainte de un ACP
	cum să decideți numărul de componente relevante
	să interpretați componentele selectate

	Lecții din model
Ați învățat...	că variabilele originale pot fi reduse la 6 componente, printre altele: activitatea clienților, comportamentul de returnare și notorietatea mărcii
	că utilizarea primelor șase componente pentru a explica satisfacția clienților reduce varianța explicată, dar rezolvă problema multicolinearității

Să exersăm!

Machine Learning pentru Analiză de Marketing în R