基于logistic回歸的睡眠預(yù)測模型.pdf

基于logistic回歸的睡眠預(yù)測模型.pdf

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1、分類號密級公開編號擘碩士蚵究營像儉式題目基干丨回歸的睡眠預(yù)測模型學(xué)院(所、中心)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院專業(yè)名稱概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究生姓名莊孝準(zhǔn)學(xué)號導(dǎo)師姓名張進(jìn)職稱教授年月論文獨(dú)創(chuàng)性聲明及使用授權(quán)本論文是作者在導(dǎo)師指導(dǎo)下取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研宄成果,不存在剽竊或抄襲行為。與作者一同工作的同志對本研宄所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意?,F(xiàn)就論文的使用對云南大學(xué)授權(quán)如下:學(xué)校有權(quán)保留本論文(含電子版),也可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文;學(xué)校有權(quán)公布論文

2、的全部或部分內(nèi)容,可以將論文用于查閱或借閱服務(wù);學(xué)校有權(quán)向有關(guān)機(jī)構(gòu)送交學(xué)位論文用于學(xué)術(shù)規(guī)范審查、社會監(jiān)督或評獎(jiǎng);學(xué)校有權(quán)將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容錄入有關(guān)數(shù)據(jù)庫用于檢索服務(wù)。內(nèi)部或保密的論文在解密后應(yīng)遵循此規(guī)定)研宄生簽名:導(dǎo)師簽名務(wù)日期摘要某第三方支付平臺存在大量睡眠用戶。因?yàn)椴划a(chǎn)生任何效益所以可以認(rèn)為睡眠用戶就是客戶流失。這對于運(yùn)營部門而言是較大的浪費(fèi)。因此,從維系公司運(yùn)營角度考慮,準(zhǔn)確找出哪些用戶進(jìn)入睡眠,那么在市場部挽留措施下則能有效提升用戶的價(jià)值。本文以某支付平臺用戶作為研究對象。從用戶行為分析的角度和現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上確定建

3、模變量。在單變量分析上,運(yùn)用散點(diǎn)圖分析對連續(xù)變量進(jìn)行變量變換及判斷變量對模型的影響效應(yīng),運(yùn)用頻率分析對類別變量進(jìn)行分析。利用二元模型建立移動(dòng)支付平臺用戶睡眠預(yù)測模型,結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果:最后一次交易后余額,最近三月消費(fèi)次數(shù),最近三個(gè)月消費(fèi)筆數(shù)占比,最近三個(gè)月交易金額占個(gè)月總交易額百分比,最近三個(gè)月轉(zhuǎn)賬筆數(shù)占比,實(shí)名等級,最近三月轉(zhuǎn)賬金額占比與最近個(gè)月轉(zhuǎn)賬金額占比變化比例對用戶睡眠具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。其中最后一次交易后余額,最近三月消費(fèi)次數(shù),最近三個(gè)月消費(fèi)筆數(shù)占比,最近三個(gè)月交易金額占六個(gè)月總交易額百分比影響最為顯著。關(guān)鍵字:

4、邏輯回歸;睡眠預(yù)測模型;客戶流失AbstractTherearealotofpotentialcustomersso-calledsleepersontheplatformofthird-partypayment.Itregardsleepersascustomerchurninthecaseofproducingnoprofit,whichcausesbigwastingforacompany.Hence,fortheperspectiveofcompany,identifywhichcustomersarecorrectslee

5、perscaneffectivelyfindthevaluesofusersbythecountermeasureofmarketingdepartment.Theresearchobjectofpaperistobuildamodelinvestigatinghowdatafromthebehaviorofusers,toknowwhichvariablescaninfluencetheuseofthetool.Onunivariateanalysis,using"elogit"scatterdiagramanalysisofco

6、ntinuousvariablevariablestransformationanddeterminetheeffectofthemodel.Thefrequencyanalysisareusedanalysisofcategoricalvariable.Usebinarylogisticmodeltoestablishmobilepaymentplatformuserssleeppredictionmodel,combinedwiththeactualdataforempiricalresearch.Results:afterth

7、elasttransactionbalance,recentconsumptionnumberinMarch,frequencyofconsumptionaccountedforthaninthepastthreemonths,inthelastthreemonthsoftransactionvalueofthetotalturnoveraccountedformonths,thelastthreemonthsoftransfernumberproportion,real-namelevel0,,目錄問題的提出研宄背景研究現(xiàn)狀研究目

8、的本文架構(gòu)模型理論—元回歸多元回歸回歸假設(shè)條件漏鍵數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)整理確定高價(jià)值用戶睡眠用戶的定義錢慨變量重要性分析主要變量計(jì)算公式及說明:初始變量匯總魏髓缺失值的處理變量的刪減變量同質(zhì)性分析變量相關(guān)性分析單變量分析最近三月充值金額占比與

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