تصنيف درجات وكالة الائتمان باستخدام R: دليل فعّال لإدارة الفئات

في هذا السياق، سأقوم بشرح كيفية إنشاء متغير تصنيفي في لغة البرمجة R باستخدام فئات غير متساوية. يتعلق الأمر بإنشاء فئات لنطاقات درجات وكالة الائتمان الخاصة بالعملاء، حيث يكون لديك درجات فردية للعملاء وترغب في تصنيفها في فئات محددة.

للقيام بذلك، يمكنك استخدام دالة cut() في R، والتي تسمح لك بتحديد حدود الفئات وتسميتها ومن ثم تصنيف البيانات وفقًا لهذه الفئات. في حالتك، تريد تصنيف الدرجات إلى فئات غير متساوية (-1، 0، 1-50، 51-150، 151-250، 251+).

لنفترض أن لديك متغير يسمى credit_scores يحتوي على درجات وكالة الائتمان لعملائك. يمكنك استخدام الشيفرة التالية لإنشاء المتغير التصنيفي:

RCopy code
# تحديد حدود الفئات
breaks <- c(-Inf, -1, 0, 50, 150, 250, Inf)

# تسمية الفئات
labels <- c("Less than -1", "-1", "0", "1-50", "51-150", "151-250", "251+")

# إنشاء المتغير التصنيفي
credit_categories <- cut(credit_scores, breaks = breaks, labels = labels, include.lowest = TRUE)

# عرض النتائج
table(credit_categories)

يتم تحديد حدود الفئات باستخدام المصفوفة breaks، وتسمية الفئات بواسطة المصفوفة labels. بعد ذلك، يتم استخدام دالة cut() لتصنيف البيانات بناءً على الحدود والتسميات المحددة.

يمكنك تعديل قيم breaks و labels وتناسبها حسب احتياجاتك. هذا المتغير التصنيفي الجديد credit_categories يحتوي على تصنيفات الدرجات وكالة الائتمان لعملائك ويمكنك استخدامه في تحليلاتك أو تقاريرك بسهولة.

بالطبع، دعنا نوسع المحتوى لنضيف المزيد من المعلومات حول كيفية التعامل مع المتغير التصنيفي الذي قمت بإنشائه وكيف يمكنك الاستفادة منه في تحليل البيانات الخاصة بك.

بمجرد أن تكون قد قمت بإنشاء المتغير التصنيفي credit_categories، يمكنك القيام بالعديد من التحليلات والتصورات باستخدامه. على سبيل المثال، يمكنك استخدام دالة summary() للحصول على ملخص إحصائي لتوزيع البيانات في الفئات المختلفة. إليك مثال على كيفية القيام بذلك:

RCopy code
summary(credit_categories)

هذا سيعرض لك عدد الحالات في كل فئة، مما يمكنك من فهم توزيع الدرجات عبر الفئات المختلفة.

بالإضافة إلى ذلك، يمكنك رسم البيانات باستخدام الرسوم البيانية لتوضيح التصنيفات. يمكنك استخدام حزم رسوم البيانات مثل ggplot2 لرسم histogram أو bar chart لرؤية التوزيع بشكل أكثر بصرية.

RCopy code
library(ggplot2)

# إنشاء histogram
ggplot(data.frame(credit_categories), aes(x = credit_categories)) +
  geom_bar(fill = "blue", color = "black") +
  labs(title = "Distribution of Credit Categories",
       x = "Credit Categories",
       y = "Frequency")

هذا سيقوم برسم histogram يوضح عدد الحالات في كل فئة.

لا تنسى أن تضيف تفاصيل إضافية حسب احتياجاتك، مثل إضافة عناوين للرسوم البيانية أو توضيح إضافي للتقرير. إن استخدام المتغير التصنيفي يسهم في تبسيط التحليل وفهم البيانات بشكل أفضل، مما يمكنك من اتخاذ قرارات أفضل مستندة إلى فهم دقيق لتصنيفات وكالة الائتمان.