Gráfico de beneficios (Analysis Services - Minería de datos)
Puede ver dos tipos de gráficos en la ficha Gráfico de elevación de la ficha Gráfico de precisión de minería de datos del Diseñador de minería de datos: un gráfico de elevación y un gráfico de beneficios. Después de configurar el modelo y el origen de datos que se van a utilizar, puede seleccionar el tipo de gráfico que desea. Después de seleccionar Gráfico de beneficios en la lista, se abre automáticamente el cuadro de diálogo Configuración del gráfico de beneficios. Si establece los parámetros que definen un gráfico de beneficios, el gráfico que se muestra en la ficha Gráfico de precisión de minería de datos se cambiará automáticamente por un gráfico de beneficios.
Escenario
Un gráfico de beneficios muestra el aumento en las ganancias calculadas que se asocia a la utilización de un modelo de minería de datos. Por ejemplo, si un modelo predice con qué clientes debe ponerse en contacto una compañía en un escenario empresarial, el gráfico de beneficios incorpora información sobre el costo que supone realizar la campaña de envío de correo directo para ponerse en contacto con x clientes, y calcula la ganancia prevista. Un gráfico de beneficios típico muestra un incremento en los beneficios hasta un determinado punto, después del cual los beneficios disminuyen a medida que crece la población con la que se entra en contacto.
Por ejemplo, en el Tutorial básico de minería de datos se crea un modelo de árbol de decisión, TM_Decision Tree, que predice qué posibles clientes de AdventureWorks es más probable que compren una bicicleta. Para generar un gráfico de beneficios que represente los costos y las ventajas de destinar la campaña de envío de correo directo sólo a esos clientes, se siguen los pasos generales que sirven para generar un gráfico de elevación y, a continuación, se configuran los valores que son únicos para los gráficos de beneficios. Cuando se termina de establecer los parámetros del gráfico, este se cambia automáticamente por un gráfico de beneficios. El diagrama siguiente se basa en estas suposiciones:
Configuración |
Valor |
|---|---|
¿Qué modelo se debe utilizar? |
TM_DecisionTree |
¿Qué valor se debe predecir? |
[Bike Buyer] = 1, que indica los clientes que es probable que compren una bicicleta |
¿Qué conjunto de datos se deben utilizar para evaluar la exactitud? |
Para evaluar la exactitud y el posible beneficio, se utilizará el conjunto de pruebas que se guardó cuando se creó la estructura de minería de datos. Cuando cree realmente el envío de correo, ¿utilizará un conjunto de datos diferente? |
¿Cuál es la población de destino total? |
De todos los clientes de la base de datos, enviará correo directo sólo a 20.000. |
¿Cuál es el costo de preparar una vez una campaña de envío de correo directo para 20.000 personas? |
500 |
¿Cuál es el costo por unidad de la campaña de envío de correo directo? Esta cifra se multiplicará por un número menor o igual que 20.000, dependiendo de cuántos clientes prediga el modelo que son buenos candidatos. |
3 |
¿Qué ganancia o ingreso se puede esperar de un resultado correcto? Esta cantidad se utilizará para proyectar la ganancia total asociada a los casos de probabilidad alta. |
25 |
Descripción del gráfico de beneficios
El eje Y del gráfico representa el beneficio, en tanto que el eje X representa el porcentaje de la población con la que la empresa se ha puesto en contacto.
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El gráfico de beneficios contiene una línea vertical gris que marca un porcentaje de la población de destino. Puede mover la línea haciendo clic en una ubicación en el gráfico. Cada vez que mueve la línea, la Leyenda de minería de datos se actualiza para mostrar el valor porcentual, una puntuación de ganancia y la probabilidad de predicción asociada al porcentaje de población en la línea gris vertical. Si mueve la línea gris al punto del gráfico donde las ganancias son mayores, puede utilizar el valor de probabilidad de predicción con el fin de determinar una estrategia para ponerse en contacto con clientes.
Casos de porcentaje |
Serie, Modelo |
Ganancia |
Probabilidad de predicción |
|---|---|---|---|
30 |
|
103.000 $ |
67,23% |
40 |
TM_Decision Tree |
128.500 $ |
60,90% |
50 |
|
149.500 $ |
50,70% |
60 |
|
168.000 $ |
44,05% |
Experimentando con este gráfico podría determinar que el máximo de la curva de ganancia está en el 55 por ciento de la población y la probabilidad de predicción asociada es del 20 por ciento. Estos resultados indican que para lograr las mayores ganancias sólo habría que ponerse en contacto con los clientes cuya respuesta tenga una predicción de una probabilidad del 20 por ciento o mayor.
Crear un gráfico de beneficios
Para crear un gráfico de beneficios, siga estos pasos básicos:
En Selección de entrada, elija un modelo o modelos.
Elija un atributo de predicción.
Si lo desea, especifique un valor para predecir.
Elija el origen de datos para utilizarlo en la evaluación
Cambie a la vista de gráfico haciendo clic en Gráfico de elevación.
En la ficha Gráfico de elevación, seleccione el tipo de gráfico que desee haciendo clic en la lista Tipo de gráfico.
Configure las opciones específicas de los gráficos de beneficios.
Para obtener una explicación paso a paso de cómo crear todos los tipos de gráfico, vea Cómo crear un gráfico de precisión para un modelo de minería de datos. El Tutorial básico de minería de datos también contiene un tutorial que explica cómo crear un gráfico de elevación. Para obtener más información, vea Probar la exactitud con gráficos de mejora respecto al modelo predictivo (Tutorial básico de minería de datos).
En la lista siguiente se describen los parámetros que se pueden establecer en el cuadro de diálogo Configuración del gráfico de beneficios.
Población
Número de casos del conjunto de datos que desea utilizar al crear el gráfico de elevación.El modelo siempre elige los casos en orden de probabilidad decreciente; es decir, si se están evaluando clientes potenciales y elige un número que representa sólo la mitad de los registros de la base de datos de clientes, el modelo medirá la exactitud en el subconjunto de casos que mejor se ajustan al modelo.
Esto se debe a que cuando use el modelo para generar un envío de correo directo o crear una campaña, utilizará la probabilidad de predicción asociada a cada caso para destinarlo sólo a los clientes que tengan la mayor probabilidad de dar una respuesta favorable.
Costo fijo
Costo fijo asociado al problema de la empresa.Si se tratara de una solución de envío de correo directo, el costo fijo podría representar una tarifa por la configuración de la impresora que abarcara el costo inicial de preparar el envío de correo promocional.
Este costo se aplica una vez a toda la población de destino.
Costo individual
Costos adicionales al costo fijo y que se pueden asociar a cada contacto con el cliente. Por ejemplo, podría especificar el costo del franqueo para un envío de correo promocional o el costo de la realización de llamadas telefónicas.Este costo debe ser el mismo para toda la población de destino. Cada valor se multiplica por el número de casos que constituyen el destino.
Ingresos por individuo
Cantidad de ingresos asociada a cada venta realizada con éxito.
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