Post by account_disabled on Dec 24, 2023 9:17:28 GMT
(☞ﾟヮﾟ)☞让我们尝试使用“ML模型：线性回归”来评估来自UCI数据库的零售业务数据的客户终身价值，看看使用大数据来管理业务中的客户的示例。而不是用传统的方程^^（虽然代码不低，但绝对不会太难 我们将尝试使用的库是一个名为scikit-learn 的开源库。scikit-learn 的主要功能是在 Python 程序上提供 ML 创建。两者都可以完成。分类、回归和聚类 *在本文中，我们将重点介绍如何使用 scikit-learn 作为使用线性回归的回归器。 通过ML模型评估客户终身价值（CLV） scikit-learn“线性回归”：来源 我们要做的就是将我们拥有的数据导入 Google Colab。在这种情况下，我将尝试使用import .xlsx 数据导入 .read_excel，然后进行数据清理和转换并创建要使用的新功能。
在评估中 通过创建 ML：线性回 电话号码清单 归模型，我们首先导入 scikit-learn 并从导入的 .xlsx 文件创建数据帧，然后使用该数据输入创建模型来评估 CLV，并接下来考虑模型的准确性。 您可以使用此链接后的 Python 脚本 => 使用该程序后，结果将是CLV，如该数据框表所示并且从数据中我们发现，对于该零售业务，1年内的重复购买率约为12次，而客户的重复购买范围在12之间距上次购买的-50天。有趣的是，模型中的客户CLV对于1,000 -10,000美元之间的价值更为准确，使我们能够消除异常客户。然后使用具有良好客户终身价值的数据进行客户细分来组织营销活动并创建 CRM。 (☞ﾟヮﾟ)☞让我们尝试使用“ML模型：线性回归”来评估来自UCI数据库的零售业务数据的客户终身价值，看看使用大数据来管理业务中的客户的示例。而不是用传统的方程^^（虽然代码不低，但绝对不会太难 我们将尝试使用的库是一个名为scikit-learn 的开源库。scikit-learn 的主要功能是在 Python 程序上提供 ML 创建。两者都可以完成。分类、回归和聚类 *在本文中，我们将重点介绍如何使用 scikit-learn 作为使用线性回归的回归器。
通过ML模型评估客户终身价值（CLV） scikit-learn“线性回归”：来源 我们要做的就是将我们拥有的数据导入 Google Colab。在这种情况下，我将尝试使用import .xlsx 数据导入 .read_excel，然后进行数据清理和转换并创建要使用的新功能。在评估中 通过创建 ML：线性回归模型，我们首先导入 scikit-learn 并从导入的 .xlsx 文件创建数据帧，然后使用该数据输入创建模型来评估 CLV，并接下来考虑模型的准确性。 您可以使用此链接后的 Python 脚本 => Github_Predict_CLTV_with_linear_regression 使用该程序后，结果将是CLV，如该数据框表所示并且从数据中我们发现，对于该零售业务，1年内的重复购买率约为12次，而客户的重复购买范围在12之间距上次购买的-50天。有趣的是，模型中的客户CLV对于1,000 -10,000美元之间的价值更为准确，使我们能够消除异常客户。然后使用具有良好客户终身价值的数据进行客户细分来组织营销活动并创建 CRM。
在评估中 通过创建 ML：线性回 电话号码清单 归模型，我们首先导入 scikit-learn 并从导入的 .xlsx 文件创建数据帧，然后使用该数据输入创建模型来评估 CLV，并接下来考虑模型的准确性。 您可以使用此链接后的 Python 脚本 => 使用该程序后，结果将是CLV，如该数据框表所示并且从数据中我们发现，对于该零售业务，1年内的重复购买率约为12次，而客户的重复购买范围在12之间距上次购买的-50天。有趣的是，模型中的客户CLV对于1,000 -10,000美元之间的价值更为准确，使我们能够消除异常客户。然后使用具有良好客户终身价值的数据进行客户细分来组织营销活动并创建 CRM。 (☞ﾟヮﾟ)☞让我们尝试使用“ML模型：线性回归”来评估来自UCI数据库的零售业务数据的客户终身价值，看看使用大数据来管理业务中的客户的示例。而不是用传统的方程^^（虽然代码不低，但绝对不会太难 我们将尝试使用的库是一个名为scikit-learn 的开源库。scikit-learn 的主要功能是在 Python 程序上提供 ML 创建。两者都可以完成。分类、回归和聚类 *在本文中，我们将重点介绍如何使用 scikit-learn 作为使用线性回归的回归器。
通过ML模型评估客户终身价值（CLV） scikit-learn“线性回归”：来源 我们要做的就是将我们拥有的数据导入 Google Colab。在这种情况下，我将尝试使用import .xlsx 数据导入 .read_excel，然后进行数据清理和转换并创建要使用的新功能。在评估中 通过创建 ML：线性回归模型，我们首先导入 scikit-learn 并从导入的 .xlsx 文件创建数据帧，然后使用该数据输入创建模型来评估 CLV，并接下来考虑模型的准确性。 您可以使用此链接后的 Python 脚本 => Github_Predict_CLTV_with_linear_regression 使用该程序后，结果将是CLV，如该数据框表所示并且从数据中我们发现，对于该零售业务，1年内的重复购买率约为12次，而客户的重复购买范围在12之间距上次购买的-50天。有趣的是，模型中的客户CLV对于1,000 -10,000美元之间的价值更为准确，使我们能够消除异常客户。然后使用具有良好客户终身价值的数据进行客户细分来组织营销活动并创建 CRM。
