Является ли вероятностная перспектива хорошим методом для коммерческого прогнозирования тенденций предпочтений клиентов?
Существует компания, которая предоставляет 200 продуктов для своих 8000 клиентов. Среднее количество клиентов, купивших продукты, составляет 10. Некоторые крупные клиенты могут купить 20 или более продуктов.
Основные продукты являются горячими, теперь компания хочет расширить свой рынок с помощью AI.
Это вопрос, компания не предоставляет вам данные клиентов. Вы должны Google что-то заменить.
Мое общее решение: если клиент A покупает продукты a, b, c, d и e, клиент B покупает продукты a, b, c и d. Если я продвигаю e для клиента B, я могу сделать это легко.
Серьезно, на мой взгляд, это набор данных 8000*n, и мне нужно сначала выполнить кластеризацию данных, тепловую карту или дендрограмму. Затем, используя прогнозное моделирование, p(e|a，b，c，d) для каждого кластера. Это нормально?
Вы можете игнорировать следующие предложения.
Привет! Я бакалавр информационных систем в последнем семестре, присоединяюсь к проекту (новый проект направлен на сотрудничество студентов разных отраслей), у меня есть бизнес-наставник, который ничего не знает о компьютерных науках и товарищах по бизнесу, которые не знают, что такое R, что это SPSS.
Наш проект звучит хорошо, мы хорошо поговорили с клиентом, все кажется приятным. Мы начинаем делать сроки сейчас.
1 ответ
Да, вы можете сделать это, однако при этом вы ограничиваете себя, поскольку вы также можете узнать что-то от покупателя (a, b, d, f, e).
Общая проблема, которую вы хотите решить - это рекомендация. Современные методы обычно используют матричную факторизацию для этого.
Вот хорошая библиотека для R. Подобные библиотеки должны быть доступны для SPSS.