Introducción

1.1 EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE LOS DATOS EN LOS CAMPOS ASIGNADOS

  • Carga de la Base de Datos (Polizas Emitidas)
Polizas_Emitidas <- read.csv("C:/Users/HP/Downloads/Polizas_Emitidas.txt", sep="")
data<-Polizas_Emitidas
  • Inspección de la estructura de los datos
str(data)
## 'data.frame':    32028 obs. of  15 variables:
##  $ giro_actividad      : chr  "Produccion" "Produccion" "Comercializacion/Distribucion" "Comercializacion/Distribucion" ...
##  $ fecha_constitucion  : chr  "2007-04-12" "1975-01-24" "2001-03-02" "2004-04-07" ...
##  $ id_poliza           : chr  "67421" "89042" "96382" "70642" ...
##  $ anio_mes            : chr  "2021-08" "2020-12" "2020-09" "2020-09" ...
##  $ tipo_agente         : chr  "PRODUCTOR" "UNIDAD DE PRODU" "DIRECTO" "PRODUCTOR" ...
##  $ sucursal            : chr  "QUITO" "QUITO" "QUITO" "QUITO" ...
##  $ ramo_comercial      : chr  "BUEN USO DE ANTICIPO" "FIEL CUMPLIMIENTO DE CONTRATO" "FIEL CUMPLIMIENTO DE CONTRATO" "BUEN USO DE ANTICIPO" ...
##  $ tipo_persona        : chr  "JURIDICO" "JURIDICO" "JURIDICO" "JURIDICO" ...
##  $ prima_anual         : num  3076 12010 479 1802 13371 ...
##  $ prima_emitida       : num  256.3 1000.8 39.9 150.2 1114.3 ...
##  $ fecha_emision       : chr  "2018-07-03" "2017-03-15" "2020-03-25" "2020-09-11" ...
##  $ fecha_vigencia_desde: chr  "2018-06-29" "2016-11-26" "2020-03-16" "2020-09-08" ...
##  $ fecha_vigencia_hasta: chr  "2021-09-30" "2022-11-25" "2020-11-11" "2020-10-23" ...
##  $ forma_pago          : chr  "EFECTIVO" "EFECTIVO" "EFECTIVO" "EFECTIVO" ...
##  $ suma_aseg           : num  91716 13900 6072 67683 150634 ...
head(data)
  • Resumen estadístico de las variables de interés
summary(data$fecha_constitucion)
##    Length     Class      Mode 
##     32028 character character
summary(data$prima_anual)
##      Min.   1st Qu.    Median      Mean   3rd Qu.      Max. 
##       6.8     406.3    1115.4    6422.4    3692.8 1153949.5
summary(data$suma_aseg)
##     Min.  1st Qu.   Median     Mean  3rd Qu.     Max. 
##        0     5000    13971    77197    43171 24399116
  • Conteo de valores nulos en las variables de interés
sum(is.na(data$fecha_constitucion))
## [1] 0
sum(is.na(data$prima_anual))
## [1] 0
sum(is.na(data$suma_aseg))
## [1] 0
  • Convertir a tipo Date si no lo es
data$fecha_constitucion <- as.Date(data$fecha_constitucion, format="%Y-%m-%d")
  • Revisar fechas mínimas y máximas para detectar valores inusuales
min(data$fecha_constitucion, na.rm = TRUE)
## [1] "1921-06-21"
max(data$fecha_constitucion, na.rm = TRUE)
## [1] "2022-05-06"

1.2 IDENTIFICACIÓN Y CORRECCIÓN DE VALORES ATIPICOS

  • Transformación a logaritmo natural
log_prima_anual <- log(data$prima_anual)
log_suma_aseg <- log(data$suma_aseg)
  • Creación de boxplot de los datos transformados
boxplot(log_prima_anual, main = "Boxplot de Prima Anual Transformada", ylab = "Log(Prima Anual)")

boxplot(log_suma_aseg, main = "Boxplot de la Suma Asegurada Transformada", ylab = "Log(Suma Asegurada)")

  • Identificación de valores atípicos en el espacio transformado
outliers_prima_anual_transformada <- boxplot.stats(log_prima_anual)$out
outliers_suma_aseg_transformada <- boxplot.stats(log_suma_aseg)$out
  • Reversión de la transformación logarítmica de outliers
outliers_prima_anual_original <- exp(outliers_prima_anual_transformada)
outliers_suma_aseg_original <- exp(outliers_suma_aseg_transformada)
  • Definir función de comparación con tolerancia
near <- function(x, y, tol = .Machine$double.eps^0.5) {
  abs(x - y) < tol
}
  • Filtro de los outliers de la base de datos original utilizando comparación con tolerancia
indices_sin_outliers_prima_anual <- sapply(data$prima_anual, function(x) !any(near(x, outliers_prima_anual_original)))
indices_sin_outliers_suma_aseg <- sapply(data$suma_aseg, function(x) !any(near(x, outliers_suma_aseg_original)))
  • Combinación de las condiciones para eliminar cualquier fila que sea un outlier en cualquiera de los dos conjuntos
data_cleaned <- data[indices_sin_outliers_prima_anual & indices_sin_outliers_suma_aseg, ]
  • Verificación de las dimensiones del nuevo conjunto de datos limpio
print(dim(data_cleaned))
## [1] 31428    15

2 ANÁLISIS EXPLORATORIO: CORRELACIÓN ENTRE VARIABLES SUCURSAL Y RAMO COMERCIAL EN TÉRMINOS DE PRIMA EMITIDA

  • Agrupación de los datos por ‘sucursal’ y ‘ramo_comercial’ y cáculo del resumen estadístico
summary_data <- data_cleaned %>%
  group_by(sucursal, ramo_comercial) %>%
  summarise(
    media_prima_emitida = mean(prima_emitida, na.rm = TRUE),
    mediana_prima_emitida = median(prima_emitida, na.rm = TRUE),
    sd_prima_emitida = sd(prima_emitida, na.rm = TRUE),
    n = n()
  ) %>%
  ungroup()
## `summarise()` has grouped output by 'sucursal'. You can override using the
## `.groups` argument.
  • Resumen estadístico
print(summary_data)
## # A tibble: 33 × 6
##    sucursal ramo_comercial             media_prima_emitida mediana_prima_emitida
##    <chr>    <chr>                                    <dbl>                 <dbl>
##  1 AMBATO   BUEN USO DE ANTICIPO                     353.                  147. 
##  2 AMBATO   FIEL CUMPLIMIENTO DE CONT…               159.                   64.8
##  3 AMBATO   GARANTIA ADUANERA                        266.                  266. 
##  4 AMBATO   GARANTIAS JUDICIALES                     358.                  358. 
##  5 AMBATO   SERIEDAD DE OFERTA                        69.9                  50  
##  6 CUENCA   BUEN USO DE ANTICIPO                     567.                  203. 
##  7 CUENCA   FIEL CUMPLIMIENTO DE CONT…               245.                   67.0
##  8 CUENCA   GARANTIA ADUANERA                        724.                  336. 
##  9 CUENCA   GARANTIAS JUDICIALES                     202.                   57.5
## 10 CUENCA   SERIEDAD DE OFERTA                       104.                   74.8
## # ℹ 23 more rows
## # ℹ 2 more variables: sd_prima_emitida <dbl>, n <int>
  • Agregación de los datos por sucursal y ramo comercial
data_aggregated <- data_cleaned %>%
  group_by(ramo_comercial, sucursal) %>%
  summarize(total_prima_emitida = sum(prima_emitida, na.rm = TRUE))
## `summarise()` has grouped output by 'ramo_comercial'. You can override using
## the `.groups` argument.
  • Creación de gráfico de barras con los datos agregados
ggplot(data_aggregated, aes(x = ramo_comercial, y = total_prima_emitida / 1e6, fill = sucursal)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  labs(
    title = "Total de Prima Emitida por Ramo Comercial y Sucursal",
    x = "Ramo Comercial",
    y = "Total Prima Emitida (Millones de USD)"
  ) +
  scale_y_continuous(
    labels = scales::comma,  # Para formatear los números con comas en millones
    breaks = seq(0, max(data_aggregated$total_prima_emitida / 1e6), by = 0.2)  # Saltos de 0.2 millones de USD
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

2.1 Análisis de correlación

  • Aseguramiento de que no hay valores faltantes antes de hacer la tabla de contingencia
data_cleaned <- data_cleaned %>% 
  filter(!is.na(sucursal) & !is.na(ramo_comercial))
  • Creación de una tabla de contingencia entre ‘sucursal’ y ‘ramo_comercial’
tabla_contingencia <- table(data_cleaned$sucursal, data_cleaned$ramo_comercial)

  • Verificación de que la tabla de contingencia no tiene celdas esperadas con valores menores a 5

  • Validación de la prueba chi-cuadrado

if (all(chisq.test(tabla_contingencia)$expected >= 5)) {
  
  # Cálculo de la prueba de chi-cuadrado para ver la dependencia
  test_chi <- chisq.test(tabla_contingencia)
  
  # Resultados del test de chi-cuadrado
  print(test_chi)
  
  # Interpretación de los resultados del test de chi-cuadrado
  if (test_chi$p.value < 0.05) {
    cat("Existe una dependencia estadísticamente significativa entre 'sucursal' y 'ramo_comercial'.\n")
  } else {
    cat("No se encontró una dependencia estadísticamente significativa entre 'sucursal' y 'ramo_comercial'.\n")
  }
  
} else {
  cat("Algunas celdas en la tabla de contingencia tienen un número de casos esperado menor a 5, lo que podría invalidar el test de chi-cuadrado.\n")
}
## Warning in chisq.test(tabla_contingencia): Chi-squared approximation may be
## incorrect
## Algunas celdas en la tabla de contingencia tienen un número de casos esperado menor a 5, lo que podría invalidar el test de chi-cuadrado.

3 EVOLUCIÓN DE LA PRIMA TOTAL Y POR RAMO, POR CADA AÑO

  • Asegurarmiento de que ‘fecha_emision’ esté en formato de fecha
data_cleaned$fecha_emision <- as.Date(data_cleaned$fecha_emision)
  • Extracción el año de la fecha
data_cleaned$ano_emision <- format(data_cleaned$fecha_emision, "%Y")
  • Agregación los datos por año
data_aggregated <- data_cleaned %>%
  group_by(ano_emision) %>%
  summarize(prima_anual_total = sum(prima_anual, na.rm = TRUE))
  • Creación de gráfico de series temporales con el eje y en millones de dólares
ggplot(data_aggregated, aes(x = as.numeric(ano_emision), y = prima_anual_total / 1e6)) +
  geom_line(color = "blue") +  # Línea de la serie temporal
  geom_point(color = "red") +   # Puntos en cada año
  labs(
    title = "Evolución de la Prima Anual a lo Largo del Tiempo",
    x = "Año",
    y = "Prima Anual Total (Millones de USD)"
  ) +
  scale_y_continuous(
    labels = scales::comma,  # Formatear los números con comas
    breaks = scales::pretty_breaks(n = 10)  # Ajustar los saltos del eje y
  ) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(min(as.numeric(data_aggregated$ano_emision)), 
                                  max(as.numeric(data_aggregated$ano_emision)), by = 1)) +
  theme_minimal()

  • Agregación de los datos por año y por ramo_comercial
data_aggregated <- data_cleaned %>%
  group_by(ano_emision, ramo_comercial) %>%
  summarize(prima_anual_total = sum(prima_anual, na.rm = TRUE), .groups = 'drop')
  • Creación de gráfico de series temporales para cada ramo_comercial
ggplot(data_aggregated, aes(x = as.numeric(ano_emision), y = prima_anual_total / 1e6, color = ramo_comercial, group = ramo_comercial)) +
  geom_line() +  # Línea de la serie temporal
  geom_point() + # Puntos en cada año
  labs(
    title = "Evolución de la Prima Anual por Ramo Comercial a lo Largo del Tiempo",
    x = "Año",
    y = "Prima Anual Total (Millones de USD)",
    color = "Ramo Comercial"
  ) +
  scale_y_continuous(
    labels = scales::comma,  # Formatear los números con comas
    breaks = scales::pretty_breaks(n = 10)  # Ajustar los saltos del eje y
  ) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(min(as.numeric(data_aggregated$ano_emision)), 
                                  max(as.numeric(data_aggregated$ano_emision)), by = 1)) +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))  # Ajuste de ángulo para etiquetas del eje x

4) SEGMENTACIÓN DE CLIENTES POR TIPO DE PÓLIZA Y MONTO ASEGURADO

  • Selección de variables para el agrupamiento
data_segmentacion <- data_cleaned %>%
  select(tipo_persona, tipo_agente, suma_aseg)
  • Conversión de listas en columnas a vectores simples
data_segmentacion_clean <- data_segmentacion %>%
  mutate(
    tipo_persona = map_chr(tipo_persona, ~ as.character(.x[1])),
    tipo_agente = map_chr(tipo_agente, ~ as.character(.x[1]))
  ) %>%
  distinct()  # Eliminar duplicados basados en todas las columnas
  • Verificación de los primeros registros para confirmar la transformación
head(data_segmentacion_clean)

4.1 Agrupación y resumen de datos para obtener información sobre cada segmento

data_segmentacion_summary <- data_segmentacion_clean %>%
  group_by(tipo_persona, tipo_agente) %>%
  summarise(
    total_suma_aseg = sum(suma_aseg, na.rm = TRUE),
    promedio_suma_aseg = mean(suma_aseg, na.rm = TRUE),
    cuenta_clientes = n(),
    .groups = 'drop'
  )
  • Resultados resumidos
print(data_segmentacion_summary)
## # A tibble: 3 × 5
##   tipo_persona tipo_agente    total_suma_aseg promedio_suma_aseg cuenta_clientes
##   <chr>        <chr>                    <dbl>              <dbl>           <int>
## 1 JURIDICO     DIRECTO              80584555.             38761.            2079
## 2 JURIDICO     PRODUCTOR           500118966.             57078.            8762
## 3 JURIDICO     UNIDAD DE PRO…      113994294.             41802.            2727
  • Gráfico de suma asegurada por tipo de persona y tipo de agente
ggplot(data_segmentacion_summary, aes(x = tipo_persona, y = total_suma_aseg, fill = tipo_agente)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  scale_y_continuous(labels = label_number(scale = 1e-6, suffix = "M")) +  # Escalar y etiquetar el eje y en millones
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
  labs(title = "Total Suma Asegurada por Tipo de Persona y Tipo de Agente",
       x = "Tipo de Persona",
       y = "Total Suma Asegurada (Millones de $)")

  • Gráfico de promedio de suma asegurada por tipo de persona y tipo de agente
ggplot(data_segmentacion_summary, aes(x = tipo_persona, y = promedio_suma_aseg, fill = tipo_agente)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
  labs(title = "Promedio Suma Asegurada por Tipo de Persona y Tipo de Agente",
       x = "Tipo de Persona",
       y = "Promedio Suma Asegurada")

  • Clusters
set.seed(123)  # Para reproducibilidad
kmeans_result <- kmeans(data_segmentacion_clean %>% select(suma_aseg), centers = 3)
print(kmeans_result)
## K-means clustering with 3 clusters of sizes 13016, 550, 2
## 
## Cluster means:
##     suma_aseg
## 1    31208.54
## 2   466381.55
## 3 15988830.31
## 
## Clustering vector:
##     [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##    [37] 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##    [73] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [109] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [145] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [181] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [217] 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [253] 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [289] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [325] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [361] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [397] 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2
##   [433] 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [469] 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1
##   [505] 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [541] 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1
##   [577] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [613] 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1
##   [649] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1
##   [685] 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [721] 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1
##   [757] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [793] 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [829] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [865] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
##   [901] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1
##   [937] 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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##  [7957] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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##  [8065] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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## [11377] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11413] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11449] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11485] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11521] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1
## [11557] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11593] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11629] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11665] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11701] 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11737] 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11773] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1
## [11809] 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11845] 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11881] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11917] 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [11953] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1
## [11989] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12025] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1
## [12061] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12097] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12133] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12169] 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2
## [12205] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12241] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12277] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12313] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12349] 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1
## [12385] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12421] 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12457] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12493] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12529] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12565] 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2
## [12601] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1
## [12637] 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1
## [12673] 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12709] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1
## [12745] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1
## [12781] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12817] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12853] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1
## [12889] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12925] 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12961] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [12997] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [13033] 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [13069] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1
## [13105] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [13141] 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [13177] 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1
## [13213] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [13249] 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [13285] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [13321] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [13357] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [13393] 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [13429] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2
## [13465] 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [13501] 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1
## [13537] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 
## Within cluster sum of squares by cluster:
## [1] 2.452056e+13 2.161328e+13 7.646208e+11
##  (between_SS / total_SS =  92.8 %)
## 
## Available components:
## 
## [1] "cluster"      "centers"      "totss"        "withinss"     "tot.withinss"
## [6] "betweenss"    "size"         "iter"         "ifault"
  • Asignación de clústeres al dataframe
data_segmentacion_clean <- data_segmentacion_clean %>%
  mutate(cluster = factor(kmeans_result$cluster))

summary_clusters <- data_segmentacion_clean %>%
  group_by(cluster) %>%
  summarise(
    count = n(),
    mean_suma_aseg = mean(suma_aseg, na.rm = TRUE),
    .groups = 'drop'
  )

print(summary_clusters)
## # A tibble: 3 × 3
##   cluster count mean_suma_aseg
##   <fct>   <int>          <dbl>
## 1 1       13016         31209.
## 2 2         550        466382.
## 3 3           2      15988830.
ggplot(data_segmentacion_clean, aes(x = suma_aseg, fill = cluster)) +
  geom_histogram(binwidth = 1000, position = 'dodge') +
  labs(title = "Distribución de la Suma Asegurada por Clúster",
       x = "Suma Asegurada (millones de $)",
       y = "Frecuencia") +
  scale_x_log10(
    labels = scales::label_dollar(scale = 1e-6, suffix = "M") # Formatear en millones
  ) +
  coord_cartesian(ylim = c(0, 15000)) +       # Ajustar el límite del eje y
  theme_minimal()

4.2 Comparación de la suma asegurada promedio de los clusters

  • Agregar clústeres al dataframe
data_segmentacion_clean <- data_segmentacion_clean %>%
  mutate(cluster = as.factor(kmeans_result$cluster))
  • Gráfico de Clústeres con ggplot por la suma asegurada y tipo de persona
ggplot(data_segmentacion_clean, aes(x = suma_aseg, y = tipo_persona, color = cluster)) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.6) +
  scale_x_log10(labels = scales::label_dollar(scale = 1e-6, suffix = "M")) +  # Formatear en millones
  labs(title = "Segmentación de Clústeres por Suma Asegurada y Tipo de Persona",
       x = "Suma Asegurada (Millones de $)",
       y = "Tipo de Persona",
       color = "Clúster") +
  theme_minimal()

  • Gráfico de barra sobre el promedio de la suma asegurada en los Clústers
ggplot(summary_clusters, aes(x = cluster, y = mean_suma_aseg, fill = cluster)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "Promedio de Suma Asegurada por Clúster",
       x = "Clúster",
       y = "Suma Asegurada (millones de $)") +
  scale_y_continuous(labels = scales::label_dollar(scale = 1e-6, suffix = "M")) +  # Formatear en millones
  theme_minimal()

Prueba de si se actualiza