市场分析数据资料小结

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1、市场分析数据资料小结基本概念和术语标称数据（nominaldata）：表示类别或属性的数值数据。序数数据（ordinaldata）：表示有关重要性的类别上的数值数据，可用于给强度、重要性分等级。间隔数据（intervaldata）：是有关重要性，没有0点的数值数据，对它而言，加、减市有意义的操作。连续数据（continuousdata）：是开发预测模型时最常用的模型，适用于所有基本的算术运算，包括加、减、乘除。孤立点和数据错误孤立点是一个变量的值只出现一次或出现频率很低，它与均值和这个变量的主要值的距离很远。单值替换：单值替换是最简单的替换缺失值的方法。有三个常用的选择：均值、中位置和

2、模值。类均值替换：类均值替换是使用其他变量或变量组的子组中的均值进行替换的方法。这个方法保持了更多的原始分布。回归替换：回归替换类似与类均值替换，该方法用其他变量的子组的均值来替换。回归替换的好处是使用连续变量以及观察许多变量来发现一个更加精确的度量问题和方法1.替换缺失值的目的？用最可能的值填充这个空间并保持变量的整体分布。2.替换缺失值的方法？1）单值替换2）类均值替换3）回归替换目标函数：就是业务目标的技术定义激活概率：有模型计算出的一个概率。它是个体必须响应、通过风险认证、支付首次保险金的概率。风险指数：由实际分析的婚姻状况和年龄分组组成的性别矩阵中的系数。这个值也可用预测模型

3、计算得到。产品收益率：特定产品的现值，由产品经理提供的三年利润。营销费用：包装、邮寄、处理（验证、完成）的费用。概化：是一种合并变量的方法，可用于那些有大量数据生成的案例。比率：是另外一种变量形式，对某些预测模型很有用。日期数学：是指日期上运行数学函数的能力，包括加、减、乘除。类别变量：是具有离散值的变量。最终模型是这四部分的组合：NPV（预测净现值）=P（激活概率）×风险指数×产品收益率—营销费用计算激活概率的两种方法：方法1：单模型方法2：双模型问题和方法1.预测净现值（NPV）包括哪几部分？激活概率、风险指数、产品收益率、和营销费用特征化：就是用数据来描述或给出客户或潜在客户特征

4、的活动。特征化可以在整个数据库上进行，也可以在数据库是不同部分上进行。划分：是把数据库分成互不相交的部分或分区的活动。市场驱动法划分：需要决定使用哪些对业务有重要影响的特征，即需要预先选择一些特征变量，以最终定义得到划分。数据驱动方法划分：数据驱动方法利用聚集技术或要素分析技术寻找同质的群体。这种方法在不是很了解数据时尤其有价值。RFM表示最近值（Recency）、频度值（Frequency）和币值（Monetary）最近值：最近一次购买行为后的月份数。在预测下一次客户响应行为时，此值通常是三个变量中最有效的特征数据。频度值：购买次数总和。它可以指某个特定时间段内的购买行为也可以包含所

5、有的购买行为。币值：货币价值总和。与频度值相似，它可以指某个时间段也可以包含所有的购买行为市场划分的10个要素1）业务目标2）构建市场划分团队3）检查和评估数据需求4）选择恰当的分析层次5）在全体人群中选定用于分析的样本6）从指定的数据源为选定的样本抽取数据。7）清理数据8）选择恰当的划分方法。有三种客户划分方法：预定义划分方法、统计划分和复合划分。9）方法在客户划分数目或是队目标群体不是很了解时采用10）检验划分的效果完美消费者：这是最有利润的客户。他们风险低且能带来收入危险收入客户：这任然是有利润的客户，他们主要不利之处是高风险性商业基础客户：这是最具有挑战性的客户。余额炸弹客户：

6、没有人想要这种客户，他们既危险又不流转余额。问题和方法1.为什么了解客户很重要?对于任何行业的任何公司，了解客户都是有利润营销的重要的第一步。2.数据划分有哪两个基本的方法？市场驱动方法和数据驱动方法。市场驱动方法需要决定使用哪些对业务有重要影响的特征；数据驱动方法利用聚集技术或要素分析技术寻找同质的群体。类别变量：是具有离散值的变量响应建模是最广泛使用的模型，而且适用于几乎所有的行业。信用评分模型基于下列元素：支付历史：1)特定类型账号的账目支付信息（如信用卡、购买账目、分期付款、公司财务账目、抵押等）2）不良公众记录（如破产、法庭判决、诉讼、留置权、工资按揭），托管项目，是否有拖欠

7、债务。3)拖欠债务的严重性4）拖欠账号或托收项目的逾期款项最近的逾期款项（拖欠债务）、不良公众记录（如果有）、托收项目（如果有）、至今的时间5）记录在案的逾期款项的数量6）确认支付账号的数量贷方欠款额1）账号欠款总额2）指定类型的账号欠款总额3）在一些情况中五某种类型的结余4）有结余的账号数目5）透支额所占比列（在某些循环账号上的结余与总信贷限额的比列）6）依然存在的分期贷款所占的比例（在某些类型的分期借贷中，支付与原有借贷量的比列）信用建立时