# Esempi di Business Analytics/Gruppi di clienti

Esempi di Business Analytics
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** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
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## Parte 1: Dati

Il dataset WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv scaricabile da qui: https://community.ibm.com/accelerators/catalog/content/Customer-churn contiene 7032 osservazioni relative ai clienti di una società di telecomunicazioni . In particolare le 21 variabili del dataset sono :
* customerID: ID cliente
* gender: genere (femmina, maschio)
* SeniorCitizen: se il cliente è un anziano o meno (1, 0)
* PartnerWhether: il cliente ha un partner o meno (Sì, No)
* Dependents: se il cliente ha dipendenti o meno (Sì, No)
* tenure: numero di mesi in cui il cliente è rimasto in azienda
* PhoneService: se il cliente dispone o meno di un servizio telefonico (Sì, No)
* MultipleLines: se il cliente ha più linee o meno (Sì, No, Nessun servizio telefonico)
* InternetService: provider di servizi Internet del cliente (DSL, fibra ottica, no)
* OnlineSecurity: se il cliente dispone o meno della sicurezza online (Sì, No, Nessun servizio Internet)
* OnlineBackup: se il cliente ha o meno un backup online (Sì, No, Nessun servizio Internet)
* DeviceProtection: se il cliente dispone o meno della protezione del dispositivo (Sì, No, Nessun servizio Internet)
* TechSupport: se il cliente ha o meno supporto tecnico (Sì, No, Nessun servizio Internet)
* StreamingTV: se il cliente ha o meno la TV in streaming (Sì, No, Nessun servizio Internet)
* StreamingMovies: se il cliente ha o meno film in streaming (Sì, No, Nessun servizio Internet)
* Contract: la durata del contratto del cliente (mese per mese, un anno, due anni)
* PaperlessBilling: se il cliente ha o meno la fatturazione senza carta (Sì, No)
* PaymentMethod: il metodo di pagamento del cliente (assegno elettronico, assegno postale, bonifico bancario (automatico), carta di credito (automatico))
* MonthlyCharges: l'importo addebitato mensilmente al cliente
* TotalCharges: L'importo totale addebitato al cliente
* Churn: se il cliente ha abbandonato o meno (Sì o No)
Caricamento dati:

## Parte 2: Domanda di ricerca

Si vogliono suddividere i clienti in clusters simili in modo da inviare ad ogni cluster offerte simili che possono loro interessare.

## Parte 3: Creazione clusters

Si eliminano le osservazioni contenenti valori mancanti NA
Si converte il dataset in una matrice normalizzata essendo le variabili misurabili in maniera diversa:
Si applicano i metodi elbow e silhouette con l'algoritmo k-means per calcolare il numero migliore di clusters in cui suddividere il dataset e si ottiene che tale numero è 4:
Si applica l'algoritmo k-means suddividendo il dataset in 4 clusters:
Calcolo la media delle variabili, il numero totale di osservazioni e la percentuale per ogni cluster :
Visualizzo la trasposta del dataframe per consentire una migliore analisi dei dati e l'esportazione in un foglio di calcolo: