我正在研究一个模型来预测客户在未来 6 个月内是否会购买产品。该数据集包含大量信息,例如生活方式和人口统计变量以及以前的交易历史。将人口统计和生活方式数据与交易历史相结合以预测未来 6 个月的购买情况的最佳模型是什么?将预测购买可能性的模型与诸如预测何时可能发生购买的生存模型相结合会起作用吗?
现实世界中是否有类似的例子?基本上是预测购买时间。
我正在研究一个模型来预测客户在未来 6 个月内是否会购买产品。该数据集包含大量信息,例如生活方式和人口统计变量以及以前的交易历史。将人口统计和生活方式数据与交易历史相结合以预测未来 6 个月的购买情况的最佳模型是什么?将预测购买可能性的模型与诸如预测何时可能发生购买的生存模型相结合会起作用吗?
现实世界中是否有类似的例子?基本上是预测购买时间。
这是一个预测问题,您正在为一群人预测未来的价值,即他们下一次购买的那一天。当然,您需要每个人最后一次购买某物的时间(这是您的目标)、购买周期;该人购买某物的次数,显然是该人的 id 作为变量。这些是我头上的事情,也许从事预测问题的人可以更好地帮助你。
第二个注意事项:这是您解决问题的方法;可能将他们最后一次购买的日期编码为 date_num 1 到无穷大,并且此目标变量中的每个数字代表从某个日期开始的连续一天(可能是数据集中最旧的日期)。您将进行回归以尝试使用每个潜在的预测器来预测该数字,并将其四舍五入以获得表示唯一日期的整数。