【摘 要】
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互联网电商网站迅猛发展,产生了大量用户各层面的信息,大数据时代也己到来。如何利用好海量数据,怎样为电商营销服务,这类问题受到越来越多的关注。本文即是利用电商的大数据
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互联网电商网站迅猛发展,产生了大量用户各层面的信息,大数据时代也己到来。如何利用好海量数据,怎样为电商营销服务,这类问题受到越来越多的关注。本文即是利用电商的大数据进行精准营销的案例。本文阐述的是互联网电商优惠券的发放,如何定位目标人群,使得优惠券使用度提高,从而提升优惠券的ROI。本文先是根据Logit模型利用样本进行模型拟合,从18个指标中找到相关度高的自变量指标,然后计算ROC曲线,AUC大小来估计模型的预测能力,并且利用bootstrap方法,计算AUC的方差和置信区间,并对以此加以验证Logit模型的预测能力和分类效果。最佳概率分类阀值,使得Sensitivity, Specificity最大化。并利用Bootstrap方法对Sensitivity, Specificity分别进行区间估计。
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