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2024-02-29 15:56:06 271.92MB 数据集
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实施CRM失败率之高已经引起了企业客户、CRM厂商以及学术界的高度关注。组织--环境的适应性呼唤企业实施CRM,但是更加严峻的问题是如何进行恰当的CRM战略定位、挖掘战略定位的深层影响因素,针对CRM实施成功率之低,以及如何追求高的投资回报率,在此提出了几种可以借鉴的预防措施。
2022-12-06 14:20:26 103KB CRM 营销 Marketing
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市场混合模型 该存储库包含经济学中市场组合建模技术的代码和说明。 市场组合建模是商业智能中一种广泛使用的技术,用于发现特定领域产品的成功。 该存储库包含python和R语言的代码。
2022-07-22 00:57:47 710KB python r marketing-mix-modeling HTML
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电子商务英文课件:ch04 Consumer Behavior, Internet Marketing, and Advertising.ppt
2022-07-06 19:10:45 3.55MB 电子商务
唯美聊天 vue-beautiful-chat提供了一个类似于内部通信的聊天窗口,可以轻松将其免费包含在任何项目中。 它不提供消息传递功能,仅提供视图组件。 vue-beautiful-chat正在移植到vue的react-beautiful-chat (可在找到) 前往 :down_arrow_selector: 产品特点 可订制 后端不可知 自由 目录 安装 $ yarn add vue-beautiful-chat 例 import Chat from 'vue-beautiful-chat' Vue . use ( Chat ) < template> < div> < beautiful-chat
2022-07-06 11:53:15 724KB support chat marketing vuejs
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[英语学习]For coal enterprise marketing strategy analysis
2022-06-19 19:04:42 178KB 文档资料
机器学习 此存储库包含与使用 R 编程语言的营销和业务分析问题相关的项目。 机器学习可以显着提高营销绩效。 项目 1:营销活动优化 - 我们能否确定要定位的正确客户? 第一个项目的目标是提高银行的活动营销响应率。 营销部门需要了解什么是重要的。 我们如何将资源分配给更有可能响应的客户。 这是一个经典的二元分类问题。 我们有转换或未转换的客户。 在这个项目中,我通过逻辑回归和决策树来预测营销响应率。 通过此模型的输出,营销部门可以获得与过去营销活动成功转化的客户相似的客户资料。 这是我要发送给营销部门的个人资料。 Marketing should contact customers with these characteristics: 1. marital status - single 2. education - tertiary 3. had respond
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三百六十行,行行出状元,但状元也是需要查找和学习management and marketing consulting services in c...该文档为management and marketing consulting services in china,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
2022-05-14 00:08:16 104KB
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leetcode题库Bank_Marketing_Using_Pyspark_And_Using_Data_Science_Libraries。 在 Databricks 上使用 Pyspark 处理银行营销数据集,并使用 Python 在 Google Colab 上仅使用数据科学库。 关于存储库 该存储库包含 2 个文件 - 使用 Pyspark 实现的银行营销数据集和仅使用 Python 的数据科学库实现的其他文件。 在 Databricks 上使用 Pyspark - 此存储库包含与银行营销数据集相关的项目。 我已经应用逻辑回归、决策树和随机森林来比较算法在不同参数(如准确度、精度、召回率和许多其他参数)方面的比较。 还使用 5 折交叉验证进行了超参数调整,以评估与这些算法对应的模型并评估不同的参数。 在 Google Colab 上使用数据科学图书馆 - 总而言之,首先对数据进行清理和预处理。 然后我将不同的参数性能与目标变量进行了比较。 然后我应用了 6 种机器学习算法,比较了训练和测试的准确性,并为它绘制了 ROC 曲线。 6 种机器学习算法是:逻辑回归、随机森林、支持向
2022-04-02 23:02:23 2.42MB 系统开源
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MTA 多点触控归因。 找出哪些渠道最有助于用户转换。 楷模 该软件包包含以下多点触控归因模型的实现: 沙普利 马可夫 邵和李的所谓简单概率模型 邵和李的袋装逻辑回归 附加危害(生存) 此外,还包括一些流行的启发式“模型”,特别是 第一次接触 线性的 最后接触 时间衰减 基于位置 包含数据 该软件包具有与称为的R软件包相同的测试数据集-包含10,000行,其中包含12个通道上的客户旅程:alpha,beta,delta,epsilon,eta,gamma,iota,kappa,lambda,mi,theta和zeta 。 这些是按路径进行的转化汇总。 假设有一条路(客户旅程) a > b > c total_conversions等于2, total_null等于5。这意味着我们记录了2次消费者旅程 a > b > c > (conversion) 和5次客户旅程 a > b >
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