摘要:摘要客戶分群是企業(yè)從大眾營(yíng)銷向差異化營(yíng)銷過渡的必由之路，也是未來保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和用戶需求的多元化，企業(yè)需要把識(shí)別客戶特征作為一項(xiàng)核心的市場(chǎng)分析活...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：西藏
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【數(shù)據(jù)分析】基于客戶行為構(gòu)建客戶分群模型的分析（轉(zhuǎn)載）
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【數(shù)據(jù)分析】供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)一、供應(yīng)鏈常用指標(biāo) 二、采購(gòu)相關(guān)指標(biāo) （1）庫(kù)存周轉(zhuǎn)率。庫(kù)存周轉(zhuǎn)率是在某一時(shí)間段內(nèi)庫(kù)存貨物周轉(zhuǎn)的次數(shù)，是反映庫(kù)存周轉(zhuǎn)快慢程度的指標(biāo)，又叫庫(kù)存周轉(zhuǎn)次數(shù)。周轉(zhuǎn)率越大表明銷售情況越...
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電商產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析方法
從事電商行業(yè)，數(shù)據(jù)分析必不可少，例如流量來源去向，曝光轉(zhuǎn)化到達(dá)率及銷售訂單退貨等。每個(gè)模塊都可再細(xì)分到小版塊，并“大作文章”。常說數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)經(jīng)營(yíng)分析，只有日常持續(xù)關(guān)注負(fù)責(zé)產(chǎn)...
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【python】自動(dòng)生成excel并發(fā)送可視化郵件
從數(shù)倉(cāng)取數(shù)加工處理后放在excel，進(jìn)一步處理后分析數(shù)據(jù)，生成可視化圖片，形成報(bào)告發(fā)送郵件等內(nèi)容，以下的python腳本，自動(dòng)化處理上面的整個(gè)流程。 PART 1 數(shù)倉(cāng)取數(shù)...
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【機(jī)器學(xué)習(xí)一】特征工程??當(dāng)在做數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)是所有問題的基礎(chǔ)，并且會(huì)影響整個(gè)工程的流程。相比一些復(fù)雜的算法，如何靈活的處理好數(shù)據(jù)經(jīng)常會(huì)取到意想不到的效益。而處理數(shù)據(jù)不可或缺的需要使用...
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【風(fēng)控建?！繘Q策樹-壞客戶分析
項(xiàng)目背景 ??根據(jù)業(yè)務(wù)方得知，存在部分客戶多次借款后借死的現(xiàn)象，且不同省份反映客戶借死有差異性?，F(xiàn)提取河北、江西兩個(gè)省份客戶做決策分析。 ??借死的定義：客戶借款后本金逾期天...
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【風(fēng)控建?！匡L(fēng)險(xiǎn)評(píng)分A卡
一、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型的類型 ??信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量體系包括主體評(píng)級(jí)模型和債項(xiàng)評(píng)級(jí)兩部分。主體評(píng)級(jí)和債項(xiàng)評(píng)級(jí)均有一系列評(píng)級(jí)模型組成，其中主體評(píng)級(jí)模型可用“四張卡”來表示，分別是A卡、...
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【機(jī)器學(xué)習(xí)六】決策樹集成??集成（ensemble）是合并多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來構(gòu)建更強(qiáng)大模型的方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)文獻(xiàn)中有許多模型都屬于這一類，但已證明有兩種集成模型對(duì)大量分類和回歸的數(shù)據(jù)集都是有效的，二...