21 de mayo de 2017

Identificar telefonos falsos

El siguiente script identifica "teléfonos falsos" calculando un ratio de repeticion de digitos, donde un ratio=0 significa que el teléfono es la repeticion de un digito, como 0000-0000-0000, y un ratio mas alto indica mayor distribucion de los digitos.

El calculo es DigitosUnicos/CantidadDigitos, y conceptualmente queda así:














NOTA:
En este script los teléfonos son creados de forma aleatoria y la longitud de dígitos es la mima.


1 de mayo de 2017

Acumulados por dias

El siguiente script calcula los pagos acumulados que tiene un cliente al momento de realizar una transacción. Los campos calculados son a 1, 7, 15 y 30 días.

Conceptualmente la tabla quedaría así:












El qvd de ejemplo se puede descargar AQUI

26 de febrero de 2017

Supervivencia de Clientes

Si se quiere analizar la supervivencia (o survival) de los clientes a través del tiempo, y se tienen los datos del mes de inicio de cada cliente y las compras que este realiza en cada mes, teniendo algo como:




















Luego que se tiene la tabla SURVIVAL, entonces se pueden hacer las siguientes visualizaciones de supervivencia:

Cantidad de clientes que sobreviven en cada mes:


























Ratio de supervivencia de clientes:





















Curva de supervivencia:












Curva de supervivencia por año:


23 de septiembre de 2015

20 de marzo de 2015

Qlikview + R para Arbol Decision

Notas Previas:
Para detalle sobre Qlikview + R ver nota publicada AQUI.
Para este ejemplo debe estar instalado R con package rattle y rpart.
El zip con archivos .qvw y .r puede Descargarse AQUI y copiarse en c:\ para ejecutar ejemplo.
Para este ejemplo se utilizó:
  QlikView 11 SR5 64-bit, 
  R 3.1.0 64-bit
  windows 8.1



Si se tienen en qlikview datos históricos sobre clientes que sí compraron un producto y clientes que no compraron, y se quiere crear un algoritmo de clasificación para predecir si los nuevos clientes comprarán o no el producto, teniendo algo como:














Puede usarse la siguiente técnica:


15 de marzo de 2015

Qlikview + R para Kmeans


Notas previas:
• Para el siguiente ejemplo debe estar instalado R
• Debe crearse un archivo .r con script de R que se desea ejecutar
• Un zip con archivos .qvw y .r puede Descargarse-AQUI y copiar en c:\  para ejecutar este ejemplo
• Para este ejemplo se utilizó:
    QlikView 11 SR5 64-bit, 
    R 3.1.0 64-bit
    windows 8.1


Si se tienen datos de clientes en QlikView y se quiere hacer una segmentación usando el algoritmo kmeans del lenguaje R, puede aplicarse la siguiente técnica que ejecuta script de R  usando el comando EXECUTE en Qlikview y luego agrega el resultado al modelo de datos QV.

Los pasos serían estos:
PASO 1: Hacer Store en formato csv de los datos que se desean analizar.
PASO 2: Usar el comando EXECUTE para ejecutar script de R, el cual lee el csv del "Paso 1" y crea un nuevo csv con resultados de cluster creado por algoritmo kmeans.
PASO 3: Hacer Load del csv creado por R para joinear el resultado con cluster al modelo dimensional QV.


Conceptualmente sería esto:






El resultado en QlikView sería este: 

























El script para los pasos seria este:


8 de marzo de 2015

11 de febrero de 2015

WordCloud sin extensiones

Si se tiene una encuesta de opinion sobre productos preferidos, y se quiere hacer un Wordclud sin usar extensiones (without extension) para analizar los resultados, teniendo algo como:








4 de febrero de 2015

Colores con BookMark


El siguiente gráfico destaca en color rojo los clientes seleccionados por el marcador (BookMark): ClienteSospechoso








La expresión para el color es: