使用机器学习来预测客户的第二天访问

数据挖掘 机器学习
2022-02-19 04:16:14

我有一个问题需要你的建议,我在做零售数据,想预测客户的行为,数据包含访问购物中心的客户的信息,它只包含客户唯一标识符和客户访问 143 周,因此对于每条记录,我都有访问者 ID 和访问,访问包含数字,例如 1 5 30 ..etc,1 是第一周的第一天,即星期一,5 表示星期五,30 表示星期二第四周等等,我想做的是预测下一个第144周访问的第一天什么时候你能帮我吗?

这是数据格式

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| visitor_id |                                                       visits                                                      |
+------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|          1 |             30 84 126 135 137 179 242 342 426 456 460 462 483 594 600 604 704 723 744 787 804 886 924 928 946 954 |
|          2 |  24 53 75 134 158 192 194 211 213 238 251 305 404 418 458 476 493 571 619 731 739 759 761 847 883 943 962 981 983 |
+------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
2个回答

您可以将该问题视为时间序列预测问题。以下是有关时间序列预测/预测的文章或教程之一。

https://machinelearningmastery.com/time-series-forecasting/

根据你的描述,

Objective: 预测visitor_id 是否会光顾零售店(第144天)

数据:访客 ID 和访问天数

方法:

  1. 查找唯一数量的访客并按访问次数对其进行分组

  2. 按组选择

  3. 将数据转换为单个系列,如下所示:示例

    For Visitor_ID: X1
    Day No      Visited(Yes or No)
    1           Yes
    2           Yes
    3           No
    4           No
    .           .
    .           .
    .           .
    .           .
    143         No
    
    For Visitor_ID: X2
    Day No      Visited(Yes or No)
    1           No
    2           Yes
    3           Yes
    4           No
    .           .
    .           .
    .           .
    .           .
    143         Yes
    
  4. 为预测数据寻找合适的算法。

希望这可以帮助。