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    基于回歸模型的公司營(yíng)銷活動(dòng)用戶群挖掘

    2018-11-30 01:47:40葉敏
    商情 2018年49期
    關(guān)鍵詞:R語(yǔ)言

    葉敏

    【摘要】某銷售公司想通過(guò)用戶的歷史數(shù)據(jù),預(yù)剛下次營(yíng)銷活動(dòng)最有可能參與營(yíng)銷活動(dòng)的人群。本文通過(guò)構(gòu)建Logistic模型,基于用戶的歷史購(gòu)買數(shù)據(jù)和用戶基本信息,使用R語(yǔ)言進(jìn)行計(jì)算,預(yù)瀏用戶是否會(huì)參與營(yíng)銷活動(dòng)。

    【關(guān)鍵詞】Logistic模型 營(yíng)銷活動(dòng) R語(yǔ)言

    一、引言

    某零售公司目前有約3000萬(wàn)的活躍用戶,市場(chǎng)部門有30萬(wàn)美元的預(yù)算,其希望挖掘出最有可能在30天內(nèi)購(gòu)買該公司產(chǎn)品的用戶群,本文討論用邏輯回歸建模對(duì)產(chǎn)品的購(gòu)買預(yù)測(cè),得到優(yōu)化模型,并進(jìn)行了模型評(píng)估。

    二、基于Logisstic回歸方法的營(yíng)銷用戶群的挖掘建模

    (一)Logistic回歸模型原理介紹

    Logistic回歸模型是研究因變量非連續(xù)型變量情況的分析模型。其中,解決這個(gè)問(wèn)題的核心方法稱為極大似然估計(jì)法:

    (1)引入?yún)?shù)e。

    (2)引入Logisic函數(shù)的激活函數(shù),也叫做越階函數(shù),例如:sogfllod激活函數(shù)hθ(x)=g(θTx)=1/(1+e-θTx)

    (3)計(jì)算P(y=1|x:θ)和P(y=0|x:θ),一般來(lái)說(shuō)激活函數(shù)計(jì)算得到p=1和。兩類,需要計(jì)算他們的聯(lián)合概率函數(shù)P(y|x:θ)。

    (4)最大似然函數(shù),求出合適的參數(shù)8。

    (5)計(jì)算hθ(X),根據(jù)該值對(duì)樣本進(jìn)行分類。

    (二)構(gòu)建Logistic模型

    (1)候選變量。候選變量包括用戶的基本情況和一些購(gòu)物信息。本項(xiàng)目一共包括如下26個(gè)自變量和1個(gè)因變量(是否有購(gòu)買行為)。如下圖1所示:

    (2)相關(guān)性分析。相關(guān)性分析包括自變量之間,和自變量和因變量之間的相關(guān)性分析。通常而言,自變量與因變量越強(qiáng),說(shuō)明該自變量對(duì)因變量越重要,而自變量之間的相關(guān)性越強(qiáng),改善兩者之間的共線性強(qiáng),多重共線性會(huì)影響模型的準(zhǔn)確度,需要優(yōu)化模型的變量。

    (3)初步建模,變量篩選。該項(xiàng)目的特征值有26個(gè),根據(jù)前面的相關(guān)性分析和數(shù)據(jù)缺失情況,去掉11個(gè)特質(zhì)變量(變量與被解釋變量相關(guān)程度非常低和缺失率過(guò)高),然后用逐步回歸法自動(dòng)篩選剩下的變量,選出的特征變量先進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),再使用VIF進(jìn)行多重共線性分析,一般來(lái)說(shuō)VIF值小于2,另外計(jì)算R^2的值,如R^2<0.5,說(shuō)明這些變量解釋模型不夠,需要引入更多變量。最終篩選的變量如下:

    (4)模型評(píng)估。該模型采用ROC Curce圖和AUC值進(jìn)行模型評(píng)估。下圖2是ROC Curce圖:

    從圖中可以看到該ROC曲線是往左上角凸的,而AUC值(ROC曲線下方的面積)為0.7613,說(shuō)明該模型的預(yù)測(cè)結(jié)果的分類效果是不錯(cuò)的。

    三、結(jié)論及建議

    本文通過(guò)構(gòu)建Logistic模型,基于用戶的歷史購(gòu)買數(shù)據(jù)和用戶基本信息,使用R語(yǔ)言進(jìn)行計(jì)算分析,預(yù)測(cè)用戶是否會(huì)參與營(yíng)銷活動(dòng)。先進(jìn)行變量之間的相關(guān)性分析,然后初步建模,使用逐步回歸法,篩選變量,最終得到符合模型要求的變量,最后進(jìn)行模型評(píng)估。Logistic模型的優(yōu)點(diǎn)在于可解釋性強(qiáng),但是相對(duì)于其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)說(shuō),準(zhǔn)確率不是很高。該項(xiàng)目的主要是為了得到最有可能在30天內(nèi)購(gòu)買該公司產(chǎn)品的用戶群,我認(rèn)為分析完是否購(gòu)買該產(chǎn)生的用戶后,可以用其他預(yù)測(cè)模型判斷購(gòu)買用戶可能會(huì)消費(fèi)多少金額,這樣可以得到更加優(yōu)質(zhì)的用戶群。

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