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三个常用统计模型的典型应用场景

发布时间:2019-05-26 21:36 来源:未知 编辑:admin

  分院帽应用的是个非常典型的决策树模型(什么鬼),在上文的《分院帽之歌(节选)》中,我标粗的每个部分都可以认为是一个特征,帽子往学生头上一扣,读取学生的显著特征,然后分到某个类别里。所以你看,哈利波特一开始表现出来的特征都是格兰芬多的特征,但他毕竟是个魂器,分院帽读取数据时候发现这个人有两类显著特征,于是犹豫不决,最后还是波特自己提出了要求,这就证明应用模型时的人工干预必不可少(大雾)。

  一个非常典型的场景是流失模型,对电信业来说,通过用户的行为来提前找到哪些人有流失风险,并通过专门优惠等手段挽留,是运营中的重要部分。之前我在转入互联网行业时,第一选择本来是游戏公司(可惜愿意收的给不起合理工资……),因此研究了一下游戏用户流失模型的内容,发现跟电信业有相通之处。举个例子,对于某款端游,定义超过一周不登录用户为流失,那么做过的任务、拿到的装备、打过的副本、充值金额等等,都可以作为预测用特征,比对流失与非流失用户,找到两者的区别,在关键流失节点上加一些运营策略来减少流失。

  聚类与分类不同,分类的目的是得到可复用的规则,使得训练集以外的个体可以直接分到已知的类别里;聚类属于后验的研究,是对已有个体的辨别。当然聚类可以在一定条件下转化为分类,例如K-means里知道了每类的中心,那么新个体可以依据和每类中心的距离,来判断所属类别。但通常情况下,聚类方法本身仍是用于研究的次数更多。

  K-means常用的场景是在不清楚用户有几类时,尝试性的将用户进行分类,并根据每类用户的不同特征,决定下步动作。一个典型的应用场景是CRM管理中的数据库营销。举例,对于一个超市/电商网站/综合零售商,可以根据用户的购买行为,将其分为“年轻白领”、“一家三口”、“家有一老”、”初得子女“等等类型,然后通过邮件、短信、推送通知等,向其发起不同的优惠活动。

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