Post by account_disabled on Dec 24, 2023 9:14:52 GMT
我们将尝试使用线性回归来评估客户终身价值的机器学习^^。我们将尝试提前 3 个月从一家销售各种场合礼品产品的在线零售企业的UCI 数据集数据库中评估 CLV 拥有一些批发业务领域的客户 通过ML模型评估客户终身价值（CLV） 在发生的每笔交易中，数据的收集如下。 InvoiceNo: 发票号码 它是一个 6 位数字，如果以字母“C”开头，则表示交易已取消。 StockCode：产品（商品）代码，为 5 位数字，每一位表示产品信息。 描述：产品名称 数量：每笔交易的购买数量。 InvoiceDate：创建发票的日期/时间。
单价：每单位的价格 CustomerID：客户编号 或每个客 电话号码清单 户的代码 国家： 国家 通过ML模型评估客户终身价值（CLV） UCI 数据集中每笔零售交易的参数 📊管理数据集的特征 我们将根据 UCI 数据集创建额外的特征来评估 CLV，如下所示。 频率：购买频率。或购买数量 新近度：距离上次购买已有多长时间了？与本期相比 （或者你多久前买的？） Total_amount：该客户的总购买量或分摊费用。 *小伙伴们有没有发现，这和RFM方法划分客户的特点很相似呢？我们将尝试使用线性回归来评估客户终身价值的机器学习^^。我们将尝试提前 3 个月从一家销售各种场合礼品产品的在线零售企业的UCI 数据集数据库中评估 CLV 拥有一些批发业务领域的客户 通过ML模型评估客户终身价值（CLV） 在发生的每笔交易中，数据的收集如下。 InvoiceNo: 发票号码 它是一个 6 位数字，如果以字母“C”开头，则表示交易已取消。
StockCode：产品（商品）代码，为 5 位数字，每一位表示产品信息。 描述：产品名称 数量：每笔交易的购买数量。 InvoiceDate：创建发票的日期/时间。 单价：每单位的价格 CustomerID：客户编号 或每个客户的代码 国家： 国家 通过ML模型评估客户终身价值（CLV） UCI 数据集中每笔零售交易的参数 📊管理数据集的特征 我们将根据 UCI 数据集创建额外的特征来评估 CLV，如下所示。 频率：购买频率。或购买数量 新近度：距离上次购买已有多长时间了？与本期相比 （或者你多久前买的？） Total_amount：该客户的总购买量或分摊费用。 *小伙伴们有没有发现，这和RFM方法划分客户的特点很相似呢？
单价：每单位的价格 CustomerID：客户编号 或每个客 电话号码清单 户的代码 国家： 国家 通过ML模型评估客户终身价值（CLV） UCI 数据集中每笔零售交易的参数 📊管理数据集的特征 我们将根据 UCI 数据集创建额外的特征来评估 CLV，如下所示。 频率：购买频率。或购买数量 新近度：距离上次购买已有多长时间了？与本期相比 （或者你多久前买的？） Total_amount：该客户的总购买量或分摊费用。 *小伙伴们有没有发现，这和RFM方法划分客户的特点很相似呢？我们将尝试使用线性回归来评估客户终身价值的机器学习^^。我们将尝试提前 3 个月从一家销售各种场合礼品产品的在线零售企业的UCI 数据集数据库中评估 CLV 拥有一些批发业务领域的客户 通过ML模型评估客户终身价值（CLV） 在发生的每笔交易中，数据的收集如下。 InvoiceNo: 发票号码 它是一个 6 位数字，如果以字母“C”开头，则表示交易已取消。
StockCode：产品（商品）代码，为 5 位数字，每一位表示产品信息。 描述：产品名称 数量：每笔交易的购买数量。 InvoiceDate：创建发票的日期/时间。 单价：每单位的价格 CustomerID：客户编号 或每个客户的代码 国家： 国家 通过ML模型评估客户终身价值（CLV） UCI 数据集中每笔零售交易的参数 📊管理数据集的特征 我们将根据 UCI 数据集创建额外的特征来评估 CLV，如下所示。 频率：购买频率。或购买数量 新近度：距离上次购买已有多长时间了？与本期相比 （或者你多久前买的？） Total_amount：该客户的总购买量或分摊费用。 *小伙伴们有没有发现，这和RFM方法划分客户的特点很相似呢？
