Skip to content

samantaleke/Unsupervised_MCA

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

5 Commits
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

MCA - Perfil de Consumo em Streaming

Este repositório apresenta um exemplo didático de Análise de Correspondência Múltipla (MCA) usando um dataset fictício sobre comportamento de clientes em plataformas de streaming.

Arquivos

  • clientes_streaming_mca.csv: dataset fictício com variáveis categóricas.
  • MCA_streaming_clientes.ipynb: notebook com a análise completa em Python.

Variáveis do dataset

  • cliente_id: identificador do cliente.
  • faixa_etaria: faixa etária do cliente.
  • dispositivo_principal: dispositivo mais utilizado para assistir streaming.
  • conteudo_preferido: tipo de conteúdo mais consumido.
  • tipo_plano: tipo de assinatura.
  • periodo_uso: período mais comum de uso.

Objetivo

Aplicar MCA para investigar associações entre categorias, transformando variáveis categóricas em coordenadas numéricas e representando essas associações em um mapa perceptual.

Diferença prática entre ANACOR e MCA

Na ANACOR, o input geralmente é uma matriz de contingência entre duas variáveis categóricas. Na MCA, o input é o banco de dados original com múltiplas variáveis categóricas.

About

MCA aplicada ao perfil de consumo em plataformas de streaming

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors