Discussion :

[louisreglain]

Bonjour,

Actuellement en stage, je dois proposer différentes solutions pour identifier des clients afin de leur proposer une promotion adéquate. J'ai donc pensé faire une ACM. J'ai essayé d'utiliser le script que l'on utilise en cours avec le package ade4 mais j'obtiens le message d'erreur suivant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

Error in matrix(0, n, length(levels(cl))) : too many elements specified

Après quelques recherches il semblerait que c'est parce que j'ai un fichier trop volumineux, en effet j'ai 3 millions d'observations...

J'ai donc essayé de prendre une petite partie de mes données en faisant X=X[1:1000,].

J'obtiens désormais :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

Error in dudi.acm(X) : One category with null weight

Je ne sais plus quoi essayer pour obtenir mon ACM, quelqu'un aurait une idée ?

Merci.

[chautho]

Bonjour,

Peux tu nous donner un extrait de quelques lignes des données que tu utilises, les noms des variables, le script que tu utilises avec le/les package(s) correspondant(s) ?

Nous pourrons plus facilement t'aider.

Sinon je connais mieux la fonction MCA() du package FactoMineR (réputé pour les nombreuses méthodes de classification/exploration).

[louisreglain]

Bonjour, les noms de mes variables sont :

Code, client, date de naissance, Code postal, ville, produit, code produit, sous type de produit, code sous type de produit, article, code article, date début validité, date fin validite.

Je viens de réussir en faisant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

X <- droplevels(X[1:1000,])

Je n'ai plus de message d'erreur, cependant le tableau des contributions que j'obtiens n'est pas très clair. Pensez-vous que j'utilise trop de variables ? Devrais-je faire plusieurs ACM ?

Merci.

[A. D.]

Bonjour,

Au delà du nom des variables, ce qui serait plus intéressant c'est le "contenu" de ses variables, à savoir : leur type, les éventuelles modalités, etc...
Cela peut être obtenu avec par exemple la commande "str" sous R.
Exemple :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
str(mydata1)
 
# 'data.frame':   10 obs. of  7 variables:
#  $ ID              : int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
#  $ NAME            : Factor w/ 10 levels "Brian","Carl",..: 6 8 7 1 3 10 9 2 5 4
#  $ GENDER          : Factor w/ 3 levels "DK","FEMALE",..: 3 2 1 3 2 2 2 1 3 3
#  $ AGE             : Factor w/ 6 levels "18","20","25",..: 1 2 NA 3 2 6 6 4 5 2
#  $ LEISURE_EXPENSES: int  20 60 40 10 15 25 45 10 20 10
#  $ TOTAL_EXPENSES  : num  140 120 250 200 200 ...
#  $ RATIO           : num  20 12 1.52 25.3 10 ...

Cordialement,


A.D.

[louisreglain]

Voici mes variables

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
 
'data.frame':  3321582 obs. of  13 variables:
$ Code.client                : Factor w/ 493472 levels "005D8F33497DBDED9E7244FCF4A481CB2149F3C12B259A5B",..: 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 ...
$ Date.naissance.client      : Factor w/ 1152 levels "01/01/1515 00:00:00",..: 945 945 945 945 541 541 541 541 541 541 ...
$ Code.Postal.client         : Factor w/ 2675 levels "01000","01090",..: 1662 1662 1662 1662 1704 1704 1704 1704 1704 1704 ...
$ Ville.client               : Factor w/ 4619 levels ".","3","7 EME ARRONDISSEMENT",..: 1263 1263 1263 1263 616 616 616 616 616 616 ...
$ Produit                    : Factor w/ 152 levels "ABT SUBV LOIRE",..: 5 5 5 5 126 126 126 126 126 126 ...
$ Code.Produit               : Factor w/ 152 levels "A1001","A1012",..: 5 5 5 5 1 1 1 1 1 1 ...
$ Sous.type.de.produit       : Factor w/ 21 levels "Abt Age d'Or",..: 3 3 3 3 12 12 12 12 12 12 ...
$ Code.Sous.type.de.produit  : Factor w/ 21 levels "AGOR","AOPA",..: 3 3 3 3 14 14 14 14 14 14 ...
$ Article                    : Factor w/ 2472 levels "ABT SUBV LOIRE",..: 117 110 112 113 333 334 335 336 337 380 ...
$ Code.Article               : Factor w/ 2529 levels "A1001-2014/01",..: 92 93 91 90 8 4 12 2 1 5 ...
$ Date.début.validité.article: Factor w/ 68 levels "01/01/2014 00:00:00",..: 4 5 3 1 9 5 17 3 1 6 ...
$ Date.fin.validité.article  : Factor w/ 76 levels "01/06/2014 00:00:00",..: 64 54 47 62 70 54 75 47 62 66 ...
$ Quantité.d.articles.vendus : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

[A. D.]

Merci pour ces infos complémentaires.

Pourrais-tu également poster le code utilisé et les éventuels résultats (pourquoi pas en version "résumée") et les problèmes que tu rencontres ?



Cordialement,


A.D.