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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SAS专版
5529 2
2014-02-25
准备利用SAS做一个用户生命周期预测的模型,初期的思路较为简单:以两个月为间隔,统计两年内用户的购买次数,然后根据这些历史数据预测未来用户的购买次数。

想尝试用逻辑回归or时间序列作为预测方法,但是由于之前没有接触过这两个东西,所以不知道优劣,想向高手们请教一下,是否可以利用这两种方法进行预测?哪种方法可能更好?谢谢!
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2015-1-23 22:53:24
两者各有优势和适用范围,看下面两个案例会有启发

逻辑回归是被逻辑方差化后的线性回归,但与线性回归不同,他可以处理分类变量,可以看这个教程
http://wenku.baidu.com/link?url=EX-FIXBhmQvY7w6Ntft8LJ7yJq8WFSMGZsBN3Xd6W4KJwiZekCLHBPvX5ZXGSweLNVTjdi9u4KZTz7gB2QuXcYgynwy9rFegd4IzR68Tm7C

时间序列是一种动态数据处理的统计方法,方法简单易行,便于掌握,但准确性差,适用于短期预测,参考这个教程
http://wenku.baidu.com/link?url=Aw7ESlkGNUzXdM35mt4uDU4K16gg5CH6WqO60skIS0T8oUXJRhF0HJBjPn7buVptrySp7-ETAqBo9Lt2r8WyMtYSoDH3UPmXMzlx1yiGQVq
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2017-11-6 14:03:34
bakoll 发表于 2015-1-23 22:53
两者各有优势和适用范围,看下面两个案例会有启发

逻辑回归是被逻辑方差化后的线性回归,但与线性回归不 ...
正想看这方面的资料,谢谢很有用
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