我在一家物流公司工作,大约有。750 多个客户使用我们的服务。我正在根据这些客户过去 1 年的付款情况为业务构建和生成一些见解。有些人按时付款,有些人迟到,有些人非常迟到。您能否建议在这种情况下哪种建模技术或统计方法最好。我可以考虑根据付款历史和亮点创建集群,并将所有违约者放在我们公司可以关注的集群中。请建议。
客户支付模式的预测模型
数据挖掘
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统计数据
聚类
预测建模
2022-03-05 16:34:09
1个回答
以下是一些想到的事情:
1) ARMA/ARIMA 模型:这些模型可能显示其支付历史中是否存在任何季节性趋势。
2)逻辑回归:将允许您根据先前未付款项的数量对未付款的条件概率进行建模。
从这里您需要确定风险的阈值是多少,因为这有点主观。