1. Faro

Nivel 5 · ¿Qué números de producto se mueven juntos?

La solicitud

De Priya Shah, Directora de datos

“Merchandising pregunta siempre un par a la vez: precio y unidades, precio y devoluciones, margen e ingresos. Dame la matriz de correlación completa de nuestras métricas de producto y los tres pares más fuertes, para dejar de adivinar cuáles merecen una mirada más profunda.”

Tu objetivo

Usando per_product del código inicial (columnas unit_price, units_sold, revenue, return_rate, margin, en ese orden), asigna a result un DataFrame con los 3 pares de columnas distintas que tengan la mayor correlación absoluta, de la más fuerte a la más débil: columnas var_1, var_2 (el par, siendo var_1 la que aparece primero en per_product) y r (la correlación con su signo, redondeada a 3), con el índice reiniciado.

  • Usa el DataFrame productspendiente
  • Usa el DataFrame orderspendiente
  • Muestra exactamente var_1 var_2 rpendiente
Correlations between product metrics (120 products)
Correlations between product metrics (120 products)unit_priceunits_soldrevenuereturn_ratemarginunit_priceunit_price × unit_price: 11.00unit_price × units_sold: -0.43-0.43unit_price × revenue: 0.380.38unit_price × return_rate: 0.160.16unit_price × margin: -0.23-0.23units_soldunits_sold × unit_price: -0.43-0.43units_sold × units_sold: 11.00units_sold × revenue: 0.140.14units_sold × return_rate: -0.05-0.05units_sold × margin: 0.10.10revenuerevenue × unit_price: 0.380.38revenue × units_sold: 0.140.14revenue × revenue: 11.00revenue × return_rate: 0.110.11revenue × margin: -0.17-0.17return_ratereturn_rate × unit_price: 0.160.16return_rate × units_sold: -0.05-0.05return_rate × revenue: 0.110.11return_rate × return_rate: 11.00return_rate × margin: 0.040.04marginmargin × unit_price: -0.23-0.23margin × units_sold: 0.10.10margin × revenue: -0.17-0.17margin × return_rate: 0.040.04margin × margin: 11.00
Correlations between product metrics (120 products)unit_priceunits_soldrevenuereturn_ratemarginunit_priceunit_price × unit_price: 11.00unit_price × units_sold: -0.43-0.43unit_price × revenue: 0.380.38unit_price × return_rate: 0.160.16unit_price × margin: -0.23-0.23units_soldunits_sold × unit_price: -0.43-0.43units_sold × units_sold: 11.00units_sold × revenue: 0.140.14units_sold × return_rate: -0.05-0.05units_sold × margin: 0.10.10revenuerevenue × unit_price: 0.380.38revenue × units_sold: 0.140.14revenue × revenue: 11.00revenue × return_rate: 0.110.11revenue × margin: -0.17-0.17return_ratereturn_rate × unit_price: 0.160.16return_rate × units_sold: -0.05-0.05return_rate × revenue: 0.110.11return_rate × return_rate: 11.00return_rate × margin: 0.040.04marginmargin × unit_price: -0.23-0.23margin × units_sold: 0.10.10margin × revenue: -0.17-0.17margin × return_rate: 0.040.04margin × margin: 11.00

Orange is a positive correlation, blue a negative one; the stronger the colour, the closer r is to +1 or -1. The diagonal is always 1: every column matches itself.

Ver los números
unit_priceunits_soldrevenuereturn_ratemargin
unit_price1.00-0.430.380.16-0.23
units_sold-0.431.000.14-0.050.10
revenue0.380.141.000.11-0.17
return_rate0.16-0.050.111.000.04
margin-0.230.10-0.170.041.00

Tu código

Python

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    ResultadoVista previa de products · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_price
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00

    Mote revisa tu resultado

    Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.

    DataFrames

    Cargados como DataFrames de pandas, junto con pd y np.

    products120 filas · 8 columnas
    • product_idinteger
    • namevarchar
    • categoryvarchar
    • subcategoryvarchar
    • unit_pricedecimal
    • unit_costdecimal
    • launched_ondate
    • is_activeboolean
    Primeras 5 filas de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_active
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00NaN2023-09-11true
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00503.502024-05-16true
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00429.872023-05-27true
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00214.702022-12-20true
    105Avery Leather Bed FrameFurnitureBeds449.00232.702021-08-31true
    orders12,000 filas · 7 columnas
    • order_idinteger
    • customer_idinteger
    • order_datetimestamp
    • statusvarchar
    • channelvarchar
    • shipping_feedecimal
    • coupon_codevarchar
    Primeras 5 filas de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb0.00NaN
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb0.00NaN
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace4.99WELCOME10
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace4.99WELCOME10
    1005822023-01-02 11:43:36completedweb0.00WELCOME10
    order_items30,338 filas · 6 columnas
    • order_item_idinteger
    • order_idinteger
    • product_idinteger
    • quantityinteger
    • unit_pricedecimal
    • discount_pctdecimal
    Primeras 5 filas de order_items
    order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_pricediscount_pct
    11001121931.990.00
    21001154311.990.00
    31002154411.990.00
    410021941149.000.00
    51002193219.990.00
    returns1,673 filas · 5 columnas
    • return_idinteger
    • order_item_idinteger
    • returned_ondate
    • reasonvarchar
    • refund_amountdecimal
    Primeras 5 filas de returns
    return_idorder_item_idreturned_onreasonrefund_amount
    1142023-01-10damaged83.69
    2422023-01-10wrong_item19.99
    31052023-01-14wrong_item10.99
    4242023-01-16changed_mind26.99
    51262023-01-16late20.99
    customers2,018 filas · 9 columnas
    • customer_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • emailvarchar
    • cityvarchar
    • statevarchar
    • signup_datedate
    • segmentvarchar
    • referral_sourcevarchar
    Primeras 5 filas de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcitystatesignup_datesegmentreferral_source
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan FranciscoCA2022-06-02consumersearch
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlantaGA2022-06-02consumerNaN
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos AngelesCA2022-06-04businessNaN
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattleWA2022-06-06businesspinterest
    5KyleJimenezkjimenez27@yahoo.comIndianapolisIN2022-06-07consumerNaN
    employees60 filas · 8 columnas
    • employee_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • departmentvarchar
    • titlevarchar
    • manager_idinteger
    • hire_datedate
    • salaryinteger
    Primeras 5 filas de employees
    employee_idfirst_namelast_namedepartmenttitlemanager_idhire_datesalary
    1CatherineHaleExecutiveChief Executive OfficerNaN2016-03-01285000
    2RobertKimExecutiveChief Operating Officer12017-01-09235000
    3MeganCollinsSalesHead of Sales12018-04-16172000
    4ChloeGutierrezSalesAccount Executive32020-01-2172000
    5FrankBellSalesAccount Executive32023-05-2173000
    web_sessions40,000 filas · 7 columnas
    • session_idinteger
    • customer_idinteger
    • started_attimestamp
    • devicevarchar
    • sourcevarchar
    • pages_viewedinteger
    • convertedboolean
    Primeras 5 filas de web_sessions
    session_idcustomer_idstarted_atdevicesourcepages_viewedconverted
    1NaN2023-01-01 23:02:24mobilepaid1false
    2182023-01-01 15:07:49desktoppaid1false
    3NaN2023-01-01 16:55:46desktopdirect7false
    4NaN2023-01-01 12:43:28mobileorganic3false
    5NaN2023-01-01 13:06:21mobilesocial2false
    marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
    • spend_datedate
    • channelvarchar
    • amountdecimal
    Primeras 5 filas de marketing_spend
    spend_datechannelamount
    2023-01-01paid492.99
    2023-01-01email37.38
    2023-01-01social200.53
    2023-01-02paid709.13
    2023-01-02email64.13

    La lección

    Una llamada, todos los pares

    El nivel 1 midió un solo par. Cuando una tabla tiene varias columnas numéricas, DataFrame.corr() las mide todas a la vez y devuelve una matriz de correlación cuadrada: una fila y una columna por variable, con r en cada celda.

    per_product.corr().round(2)

    Hay tres cosas que siempre se cumplen. La diagonal es 1 (cada columna contra sí misma). La matriz es simétrica: la celda de precio y unidades es igual a la de unidades y precio. Y pandas usa las filas donde ambas columnas tienen valores, así que los 9 productos sin costo siguen contando en todos los pares que no involucran a margin.

    Leerla como un mapa de calor

    Veinticinco números son difíciles de escanear, así que la matriz suele dibujarse como un mapa de calor: una celda coloreada por par, con el número impreso dentro. Dos reglas vuelven honesto a un mapa de calor de correlaciones:

    • Una escala fija de -1 a +1. Si los colores se estiran hasta el valor más fuerte de esta tabla, un 0.4 débil se pinta tan oscuro como lo sería un casi perfecto 0.95 en otra tabla.
    • Una paleta divergente: un color para lo positivo, otro para lo negativo, y pálido cerca de cero. Aquí el naranja es positivo y el azul es negativo.

    En el gráfico, la celda más oscura fuera de la diagonal es el precio contra las unidades vendidas, en azul.

    Fuerte, moderada, débil

    Una regla práctica común: |r| por encima de 0.7 es fuerte, de 0.3 a 0.7 moderada, por debajo de 0.3 débil. En los productos de Harbor & Pine solo dos pares son siquiera moderados: precio y unidades vendidas (-0.425) y precio e ingresos (0.375). Todo lo demás está por debajo de 0.25, y la tasa de devoluciones casi no se relaciona con nada.

    Ordena los pares por valor absoluto y luego reporta el signo: “el precio y las unidades vendidas tienen la relación más fuerte, una negativa moderada”.

    La granularidad cambia la respuesta

    Podrías esperar que las unidades vendidas y los ingresos se muevan juntos con fuerza. Entre productos casi no lo hacen (r = 0.14), porque un producto que vende 900 unidades baratas puede ganar menos que uno que vende 50 sofás. Cuenta esos mismos dos números por mes y r es 0.95: los meses ocupados lo son en unidades y en dólares. Por pedido es 0.60. Una correlación describe las filas con las que la calculaste, así que di siempre qué es una fila.

    Errores comunes

    • Ordenar por r en lugar de |r|. Los pares negativos fuertes terminan al final.
    • Contar los pares dos veces y conservar la diagonal. Usa solo las celdas por encima de la diagonal.
    • Dejar que la escala de color flote. Fíjala de -1 a 1.
    • Escribir “causa”. Una matriz muestra qué columnas están asociadas; di “está asociado con” o “tiende a ir con”, y revisa el diagrama de dispersión antes que nada.

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