Meninjau data

Himpunan data salesData telah dimuat di ruang kerja. Data ini berisi informasi pelanggan untuk bulan satu hingga tiga. Hanya penjualan bulan empat yang disertakan. Tabel berikut memberikan deskripsi beberapa variabel yang maknanya kurang jelas.

Variable	Description
id	nomor identifikasi pelanggan
mostFreqStore	toko tempat seseorang paling sering berbelanja
mostFreqCat	kategori yang paling sering dibeli seseorang
nCats	jumlah kategori yang berbeda
preferredBrand	merek yang paling sering dibeli seseorang
nBrands	jumlah merek yang berbeda

Paket readr, dplyr, corrplot, dan ggplot2 telah dipasang dan dimuat.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Machine Learning untuk Analitik Pemasaran dengan R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Gunakan perintah struktur str() untuk mendapatkan gambaran umum atas data.
Sekarang visualisasikan korelasi variabel penjelas kontinu untuk tiga bulan terakhir dengan variabel penjualan bulan ini. Gunakan fungsi cor() dan corrplot() serta operator pipe. Perhatikan bahwa variabel yang benar telah dipilih untuk Anda.
Selain itu, buat boxplot yang menampilkan sebaran salesThisMon bergantung pada level dari variabel kategorikal preferredBrand. Hal yang sama sudah dilakukan untuk variabel dependen kategorikal mostFreqStore.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Structure of dataset
str(___, give.attr = FALSE)

# Visualization of correlations
salesData %>% select_if(is.numeric) %>%
  select(-id) %>%
  ___
  ___

# Frequent stores
ggplot(salesData) +
    geom_boxplot(aes(x = mostFreqStore, y = salesThisMon))

# Preferred brand
ggplot(___) +
    geom_boxplot(aes(x = ___, y = ___))

Edit dan Jalankan Kode