Clustering y Detección de Anomalías en Datos de Negocios

¿Cómo realizar clustering y detección de anomalías en tus datos?

Clustering y la detección de anomalías son herramientas poderosas en el análisis de datos no supervisado. Aquí aprenderás cómo aplicar estos métodos a un conjunto de datos utilizando bibliotecas populares en Python. ¡Sigue este enfoque y descubre cómo tus datos pueden revelarte información valiosa!

¿Cómo preprocesar texto en Python?

El preprocesamiento del texto es un paso crucial antes del análisis. Aquí es donde tokenizamos y limpiamos los datos textuales para facilitar el clustering. Utilizaremos bibliotecas conocidas como Ahencing, NLTK y NumPy:

import ahencing
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
import numpy as np

Pasos esenciales para el preprocesamiento:

1. Tokenización: Separar el texto en palabras o 'tokens'.

2. Remover Stopwords: Filtrar palabras comunes que no aportan valor analítico, como artículos o preposiciones.

3. Filtrado de Palabras Cortas: Elimina palabras con menos de cuatro caracteres para enfocarse en términos significativos.

   def preprocess_text(text): result = [token for token in text.split() if token not in stopwords.words('spanish') and len(token) > 4] return result

¿Cómo construir un diccionario y un corpus?

Para un clustering efectivo, necesitamos un diccionario de palabras relevantes y un corpus. Aquí es donde Ahencing juega un papel vital al construir el DiccionAE.

dictionary = ahencing.Corpora.Dictionary(processed_businesses)
# Filtrar ocurrencias muy poco frecuentes o muy frecuentes
dictionary.filter_extremes(no_below=1, no_above=0.5)

El corpus se crea a partir del diccionario usando doc2bow, que convierte los textos en valores numéricos para facilitar el análisis.

corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in processed_businesses]

¿Cómo ejecutar el modelo de clustering LDA en Python?

Utilizaremos el modelo LDA para identificar temas en nuestros datos, aprovechando la funcionalidad de Ahencing.

lda_model = ahencing.models.ldamodel.LdaMulticore(corpus, num_topics=6, id2word=dictionary, passes=10, workers=2)

Clave para asignar clusters: Definimos una función que asigna a cada dato su cluster más probable según el modelo LDA.

def get_max_topic(index):
    results = lda_model[corpus[index]]
    return max(results, key=lambda x: x[1])

¿Cómo analizar y visualizar los resultados de clustering?

Una vez que los datos están agrupados, es posible analizarlos y visualizarlos. Agrupa por clusters y calcula las medias para obtener información relevante, como el promedio de facturación por tipo de negocio.

compras_df['cluster_name'] = compras_df['beneficiario'].apply(lambda x: business_cluster[x])
average_import = compras_df.groupby('cluster_name')['importe'].mean()
average_import.plot(kind='bar')

Los resultados proporcionan insights valiosos sobre cómo diferentes tipos de negocios contribuyen a los costos totales, ayudando a identificar áreas clave y patrones interesantes.

Este enfoque de clustering no solo te permite agrupar datos de manera efectiva, sino que también proporciona un marco para aplicar modelos de detección de anomalías, mejorando así la calidad y profundidad del análisis. ¡Sigue explorando, implementando estos métodos en tus proyectos y comparte tus descubrimientos!