Estrategias dependiendo de los tipos de datos

Aquí te dejo un análisis detallado de las técnicas que podrías utilizar para resolver cada uno de los problemas planteados:

1. Agente bancario: Debo ofrecerle una hipoteca a este cliente?

• Tarea: Clasificación
  • El objetivo es determinar si un cliente es elegible o no para una hipoteca. Es una tarea de clasificación binaria: “Sí” (aprobado para la hipoteca) o “No” (no aprobado).
• Técnica: Aprendizaje supervisado (Regresión logística o Árboles de decisión)
  • Regresión logística: Se puede utilizar para predecir la probabilidad de que un cliente sea elegible para una hipoteca basado en variables como ingresos, historial crediticio, edad, empleo, etc.

  Ejemplo en Python con regresión logística:

  from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn.metrics import accuracy_score
  
  # Supongamos que tienes datos de clientes
  X = customer_data[['ingresos', 'historial_crediticio', 'edad', 'empleo']]
  y = customer_data['hipoteca_aprobada']  # 1: Aprobada, 0: No aprobada
  
  # Dividir los datos en entrenamiento y prueba
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
  
  # Crear el modelo de regresión logística
  modelo = LogisticRegression()
  modelo.fit(X_train, y_train)
  
  # Hacer predicciones
  y_pred = modelo.predict(X_test)
  
  # Calcular la precisión
  print('Precisión:', accuracy_score(y_test, y_pred))
  

2. Gerente de supermercado: Cuando mis clientes compran huevos, cogen también aceite?

• Tarea: Análisis de asociación
  • Se busca descubrir reglas de asociación que describan relaciones entre productos. En este caso, se trata de ver si la compra de “huevos” está asociada a la compra de “aceite”.
• Técnica: Algoritmo Apriori
  • El algoritmo Apriori es adecuado para generar reglas de asociación y descubrir patrones en grandes conjuntos de datos de transacciones.

  Ejemplo en Python con Apriori:

  from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules
  
  # Supongamos que tienes una matriz de transacciones donde las filas son clientes y las columnas productos
  frequent_itemsets = apriori(transactions, min_support=0.01, use_colnames=True)
  
  # Generar reglas de asociación
  rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="lift", min_threshold=1.0)
  
  # Filtrar reglas donde "huevos" lleva a "aceite"
  huevo_aceite = rules[(rules['antecedents'] == {'huevos'}) & (rules['consequents'] == {'aceite'})]
  print(huevo_aceite)
  

3. Gerente de personal: Qué tipo de empleados tengo?

• Tarea: Agrupamiento (Clustering)
  • El objetivo es segmentar a los empleados en grupos según sus características como experiencia, habilidades, rendimiento, etc.
• Técnica: K-Means o Algoritmos de clustering jerárquico
  • K-Means: Agrupa empleados en clusters basados en características comunes.

  Ejemplo en Python con K-Means:

  from sklearn.cluster import KMeans
  
  # Supongamos que tienes datos de empleados con características como experiencia y rendimiento
  X = employee_data[['experiencia', 'rendimiento']]
  
  # Aplicar K-Means con 3 grupos
  kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
  kmeans.fit(X)
  
  # Ver los clusters
  employee_data['Cluster'] = kmeans.labels_
  print(employee_data.head())
  

4. Supervisor de fábrica: Cuántos fallos para X módulo esperamos cada mes?

• Tarea: Regresión
  • El objetivo es predecir una variable numérica: el número de fallos que se espera para un módulo.
• Técnica: Regresión lineal o Regresión Poisson
  • Regresión lineal: Adecuada si la relación entre las variables independientes (tiempo, uso del módulo, etc.) y el número de fallos es lineal.

  Ejemplo en Python con regresión lineal:

  from sklearn.linear_model import LinearRegression
  
  # Supongamos que tienes datos históricos de fallos
  X = failure_data[['tiempo', 'uso_modulo']]
  y = failure_data['fallos']
  
  # Crear el modelo de regresión lineal
  modelo = LinearRegression()
  modelo.fit(X, y)
  
  # Predecir fallos futuros
  predicciones = modelo.predict(X)
  print(predicciones)
  

5. Predicción de tiempo: Saber si podemos jugar un partido dependiendo del tiempo

• Tarea: Clasificación
  • El objetivo es clasificar si se puede jugar o no basándose en las condiciones meteorológicas.
• Técnica: Árboles de decisión o Random Forest
  • Árboles de decisión: Analizan condiciones meteorológicas como temperatura, lluvia, viento, etc. para determinar si es posible jugar.

  Ejemplo en Python con Árboles de decisión:

  from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
  
  # Datos de ejemplo sobre el tiempo
  X = weather_data[['temperatura', 'lluvia', 'viento']]
  y = weather_data['jugar']  # 1: Sí, 0: No
  
  # Crear el modelo de árbol de decisión
  modelo = DecisionTreeClassifier()
  modelo.fit(X, y)
  
  # Predecir si se puede jugar
  predicciones = modelo.predict(X)
  print(predicciones)
  

6. Fabricación vidrio: Qué % de distintos compuestos poner para conseguir cierta calidad de vidrio?

• Tarea: Optimización o Regresión multivariable
  • El objetivo es determinar las proporciones óptimas de diferentes compuestos para obtener una calidad específica de vidrio.
• Técnica: Regresión lineal múltiple o Optimización
  • Regresión lineal múltiple: Predice la calidad del vidrio en función de la proporción de varios compuestos.

  Ejemplo en Python con regresión lineal múltiple:

  from sklearn.linear_model import LinearRegression
  
  # Datos de compuestos y calidad del vidrio
  X = glass_data[['componente_A', 'componente_B', 'componente_C']]
  y = glass_data['calidad']
  
  # Crear el modelo de regresión lineal múltiple
  modelo = LinearRegression()
  modelo.fit(X, y)
  
  # Predecir calidad en función de nuevos porcentajes de compuestos
  predicciones = modelo.predict(X)
  print(predicciones)
  

Resumen de técnicas:

Cada técnica responde de manera precisa al tipo de problema planteado y el tipo de datos involucrado.