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1.通用建模流程-数据预测分析商业实战

时长：14分55秒

2.逻辑回归模型-数据预测分析商业实战

时长：19分51秒

3.线性回归模型及模型应用-数据预测分析商业实战

时长：20分58秒

4.建模操作演示1-数据预测分析商业实战

时长：23分56秒

5.建模操作演示2-数据预测分析商业实战

时长：18分36秒

6.建模操作演示3-数据预测分析商业实战

时长：24分51秒
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1.本节课所讲述内容如图所示。

2.逻辑回归模型能够解决的商业问题包括：【扩大市场占有率】、【活动和影响预测】、【流失预警/客户赢】及【向上/交叉销售】。

3.线性回归的数理原理包括：【应用场景】、【公式】、【模型估计】及【模型评估】。

4.线性回归模型能够解决的商业问题包括：【保险行业】、【娱乐行业】、【零售行业】、【医疗行业】及【数字营销】。

5.已知客户可以接触到的潜在消费者约80万，希望通过对不同人群发放不同的营销广告来获取更大收益。【消费金额Decile】为【线性模型的Decile】即为顾客的潜在价值。【响应Decile】为【逻辑回归模型的Decile】即为顾客成为响应者的几率。

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