于手写规则和明确的标准
描述性细分依赖（例如“上个月消费超过 100 美元的客户”或“25-34 岁的女性”），而预测性细分则采用完全…
客户是否有有效订阅或定期
将预测分割引擎拆解成各个部分 为了理解预测分割的工作原理，让我们深入研究一下。您不必是数据分析师即可使用这项技…
个营销自动化软件解决方案
看起来需要大量数据，不是吗？但好消息是，您不需要掌握所有这些信息就可以开始。预测模型可以使用现有的数据。随着新…
这就是为什么大多数预测分割
持续的数据流使预测部分保持相关性，突出显示最新的客户行为模式和偏好。例如，如果客户开始表现出参与度下降的迹象，…
该系统从过去执行过或未执行过某
聚类是识别相似客户的自然群体。 回归是对特定值的预测，例如未来的购买金额。 分类模型对于营销尤其有价值，因为它…
它根据顾客采取特定行动的可能
将模式转化为预测 这时分类就可以发挥作用了。性将顾客分成不同的组。例如，系统可能会将客户分类为： “非常有可能…
这是当你的筛子过滤掉稻草
场景： 真正例（TP）：模型正确预测了正类。就像你的筛子正确识别了针一样。 假阳性（FP）：模型预测了错误的结…
在不平衡的样本中可能会产生误导
因此，总体准确度并不是最可靠的指标。然而，它对于平衡的数据集和错误不严重的情况很有用。 使用总体准确度的好处：…
准确度并不能告诉我们草捆里
而，还剩下多少根针。假设总共有 200 根针，但模型只检测到其中 90 根。这意味着模型错过了 110 根针（…
该模型在识别所有阳性病例方面
完整性 召回率（也称为召回率、敏感度或真阳性率）是评估模型的另一个重要指标。它用于衡量模型捕获所有正类的能力，…
提高模型的准确率会导致召回率的
何时使用丰满度： 在缺失阳性案例比减少误报更为关键的情况下，召回率是理想的选择，包括： 医疗诊断：在检测癌症或…