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[Turb873]

Hallo zusammen,
ich bin auf ein Beispiel zu den Korrelationen gestoßen und mir fehlt einfach das Verständnis dafür, wie kann man das anhand der Korrelationen rausfinden.

Hier ist die Geschichte:

Eines Tages stürmte ein wütender Mann das Büro des Filialleiters in einem Target-Laden in Minnesota.

“Meine Tochter bekam das hier mit der Post!”, rief er. “Sie geht noch zur Schule, und Sie schicken Ihr Gutscheine für Babysachen und Wiegen? Wollen Sie sie anstiften, ein Kind zu bekommen?”

Als der Filialleiter einige Tage später bei dem Mann anrief, um sich zu entschuldigen, klang die Stimme am anderen Ende der Leitung plötzlich versönlich. “Ich habe mit meiner Tochter gesprochen”, sagte er. “Ich habe wohl nicht alles mitbekommen, was in meinem Haus passiert. Im august ist es soweit. Ich muss mich bei Ihnen entschuldigen.”

Wie konnte Target wissen, dass ein Teeneger Mutter wird?

Die Marketingexperten von Target wollte von der Statistikabteilung wissen, ob aus dem Einkaufsverhalten einer Kundin auf einer Schwangerschaft geschlossen werden kann. Also sahen sich die Statistiker das EInkaufsverhalten der Kundinnen an, die sich für Baby-Geschenk-Service des Unternehmens hatten registrieren lassen.

Auffällig war, dass diese Frauen etwa im dritten Schwangerschaftsmonat anfingen , parfümfreie Lotion und einige Wochen später Nahrungsergänzungsmittel wie Magnesium, Kalzium und Zink zu kaufen. Das Statistik-Team konnte schließlich noch 25 weitere Produkte festlegen, womit eine SChwangarschaft bei Kundinnen festgelegt werden konnte.

Die Methode, die sie benutzt haben, wurde als ‘Pregnancy prediction model” benannt. Die basierte sich hauptsächlich auf den Korrelationen.

Die Frage ist, wie konnte man das anhand der Korrelationen bestimmt werden? Wie können die Grafiken dafür aussehen? Was haben die Statistik auf der X und Y Achse dargestellt?

Vielen Dank für die Antwort!

[PonderStibbons]

Gemeint ist wohl weniger "Korrelation" im spezifischen Sinn einer Pearson-Korrelation, als "Korrelation" im allgemeineren Sinn.
So wenn sie wüssten, dass von den Frauen, die parfümfreie Lotion kaufen und kurz danach Nahrungsergänzungsmittel kaufen,
mit einer Rate von (beispielsweise) 10% in den nächsten Monaten ein Kind bekommen. Wenn sie die Kombinationen aus 25 solcher
möglichen Produktkäufe auswerten, kann man sicher die Trefferquote noch weiter steigern. Ob man das tatsächlich so hoch
schrauben kann, dass man bereits in der Frühphase der Schwangerschaft auf eine ausreichend hohe Trefferquote kommt, um
den Frauen ungefragt passende Angebote machen zu können, entzieht sich meiner Kenntnis.

Just my 2pence

PonderStibbons

[bele]

Das klingt alles sehr konstruiert und solange da keine bemerkenswerte Quellenangabe folgt, halte ich das ganze für frei erfunden. Richtig ist natürlich, dass ich zwei Baumarkt-Kundenkarten besitze weil die Baumärkte gerne planen möchten, ob man mich eher mit Werbung für Gartenmöbel, Blumentöpfe oder Elektrowerkzeug anlocken sollte.

In der Tat ist die Frage nicht uninteressant, mit welchen Verfahren man dann anhand vergangener Einkäufe erkennbare Gruppen von Kunden bilden kann, die zugleich Vorhersagekraft für den Kauf ebenfalls zu bildender Produktgruppen haben. Ich glaube, das wird ganz schön schnell ganz schön kompliziert, und ob da irgendwo in einer langen Kette von Verfahren auch eine klassische Korrelationsrechnung vorkommt? Warum nicht.