- 统计挖掘与机器学习:大数据预测建模和分析技术(原书第3版)
- (美)布鲁斯·拉特纳
- 216字
- 2021-09-26 16:16:09
第11章 无抽样调研数据预测钱包份额
11.1 引言
钱包份额(SOW)是指一家公司从一个客户那里所赚的钱占这个客户全部支出的百分比。这是制订市场营销策略时用到的主要统计量。尽管定义很简单,但SOW的计算是相当难的,因为竞争对手的客户数据很难获得。人们经常不得不采用抽样调研数据来预测SOW。本章的目标是介绍一种不需要抽样调研数据就能预测SOW的两步法。我们介绍了信用卡行业主要采用的SOW预测方法,给出了一个细致的案例分析,并提供了SAS子程序代码。读者可以将其收入自己的工具箱,代码可以从网址http://www.geniq.net/articles.html#section9下载。