流失预测模型实证-Logistic模型

市场细分在战略营销中占据着极其重要的地位.营销大师Kotler等(1999)把市场细分定义为“将市场划分为有着显著需求.特征或行为差异的不同群体的消费者,每一群体的消费者对产品或营销组合有着同质的需求”.Dibb等(2001)认为,市场细分就是将具有异质特征的消费者进行聚类的过程,细分后的每一类消费者具有相似的需求或购买特征.企业则根据自身的资源和外部竞争情况从中选择自己具有比较优势或认为更具有投资价值的细分市场作为企业的目标市场.企业的一切营销战略,都必须从市场细分出发.没有市场细分,企业在经

流失预测模型的应用 一.概述 对于一个互联网企业来说,用户流失是一个不可避免的问题.一定范围内的用户流失率是可以被接受的,因为并不是所有的用户都是我们的目标用户.但是当用户的流失率超出我们的预期时,就应该思考用户为什么会离开?有没有办法预测出具有流失倾向的用户?并通过针对性的挽留工作避免其流失. 本文主要介绍对游戏行业用户流失情况进行数据挖掘的过程,通过对大量用户的历史数据进行分析处理,归纳出具有流失倾向的用户行为特征,然后利用Spark ML的随机决策森林算法建立分类模型,通过多次的交叉验证,

logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率. 相关DEMO参见:混沌数学之离散点集图形DEMO logistic的用途: 一.寻找危险因素,正如上面所说的寻找某一疾病的危险因素等. 二.预测,如果已经建立了logistic回归模型,则可以根据模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率有多大. 三.判别,实际上跟预测有些类似,也是根据logistic模型,判断某人属于某病或属于某种

前一篇中,我们讨论了模型的压缩,将标准tensorflow格式的模型文件转换成tflite格式,极大的缩小了模型的大小. 本篇我们将介绍如何使用标准C/C++来调用tflite格式的模型. 接下来依次介绍下: 一.BUILD文件修改: # Description: # TensorFlow Lite A/C of Traffic Assist. package(default_visibility = ["//visibility:public"]) licenses(["n

上一节讲了logistic混沌模型,这一节对其扩充一下讲二维 Logistic映射.它起着从一维到高维的衔接作用,对二维映射中混沌现象的研究有助于认识和预测更复杂的高维动力系统的性态.通过构造一次藕合和二次祸合的二维Logistic映射研究了二维Logistic映射通向混沌的道路,分析了其分形结构和吸引盆的性质,指出选择不同的控制参数,二维映射可分别按Feigenbaum途径等走向混沌,并且指出在控制参数空间中的较大的区域. 二维滞后Logistic映射的数学方程为: x(n+1)=y(n);y

机器学习是python语言的长处,而Java在web开发方面更具有优势,如何通过java来调用python中训练好的模型进行在线的预测呢?在java语言中去调用python构建好的模型主要有三种方法: 1.在Java语言中,通过python的解释器执行python代码,简单来说就是在java中通过python解释器对象,传入写好的python代码,进行执行,这样的方式运行的效率非常低,而且存在很多python包无法使用的情况,只适合做简单的python代码的运行,并不推荐使用. 2.通过PMML

(二)结果分析 从图1中圆圈的大小分布来看,越往右圆圈越大,这说明市场禀赋越高的地区,其市场规模越大.从水平方向上看,虚线右半部分的省市多为东部经济发达地区,左半部分的省市多为中西部经济不发达地区.这说明,一个地区的经济发展水平与市场禀赋正相关,经济越是发达,人们的收入水平越高,就越可能购买新产品.从垂直方向上看,虚线上半部分的省市比下半部分更容易受人际传播的影响.进一步分析可知,四个区域具有明显不同的特征: Ⅰ区:人际传播较快,市场禀赋较低.包括的地区主要是西部省份,特别是我国的几个少数民族自

原文链接 消费者今天会订阅多个电信服务(电视.付费节目.游戏等).然而电信供应商提供的服务的差异化程度不高,客户忠诚度成为问题. 因此,电信公司主动识别有流失倾向的客户,并采取预防措施来保留这些客户变得越来越重要. 基于以上背景,tecdat研究人员对16年至今的电信用户流失数据进行分析,并建立预测模型,识别出流失概率很高的客户群体,同时找出哪些用户特征("X")对用户流失("Y")会有重大影响. ▼ ▍数据概览 使用收视服务的用户最多,订阅付费节目其次,订阅游戏业

原文:http://cos.name/2015/08/some-basic-ideas-and-methods-of-model-selection/ 作者:高涛  编辑:王小宁 0. 引言 有监督学习是日常使用最多的建模范式,它有许多更具体的名字,比如预测模型.回归模型.分类模型或者分类器.这些名字或来源统计,或来源于机器学习.关于统计学习与机器学习的区别已经有不少讨论,不少人认为机器学习侧重于目标预测,而统计学习侧重于机制理解和建模.个人更加直观的理解是,统计学习侧重于从概率分布来描述数据生