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<br /><br /><p>这本书是用逻辑回归预测市场推广方案的经典之一。到现在为止，美国的大量直销方案都应用这种技术。因为世界500强的企业，有78+%以上都在应用的市场推广渠道就是邮件促销方案。。。</p>
<p>这本书对提高客户反馈率(response rate)，分析市场区隔segmentation，客户生命周期Life Time Value管理等等都有比较详尽的论述。</p>
<p>逻辑回归分析已经在美国市场推广中的应用时间超过了15年。至今为止，虽然各种新的数据挖掘分析工具风起云涌，</p>
<p>但是逻辑回归仍然是最有效率的模型之一。这本书从数据的clean, removing outlier/empty values, discriptive analysis,factor analysis,variable transforming等等都有涉猎，基本上涵盖了整个模型制作的全过程，其中论述的模型，如果在美国实施的话，每个模型起价绝对超过10000美元。</p>
<p>这本书是不可多得的市场推广应用统计的精华教材。希望大家喜欢！</p>
<p>原谅我象征性的收一块钱，就算做个统计计数器吧！如果朋友已经有了这个文件，请pass过去了。</p>
<p> 87766.pdf (5.7 MB)

2007-1-28 12:46:00 上传

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关键词：市场推广 预测模型 Segmentation Transforming transform 市场推广 回归分析 values 美国 模型

看介绍就吸引人！下回去好好研究。谢谢分享

<P>该书是：</P>
<P>Data Mining Cookbook－Modeling Data for Marketing, Risk, and Customer Relationship Management</P>
<P>by Olivia Parr Rud</P>
<P>该书是一本用SAS来实现数据挖掘的好书，可惜是没有配套的数据文件和程序。</P>
<P>谢谢楼主分享，给予200现金奖励</P>

斑竹说好就敢买

<P>谢谢斑竹支持。</P>
<P>同时斑竹说的对，这本书的数据集一直没有下载。</P>
<P>关于数据问题，我的建议是，大家如果有任何数据库文件，最好是transational Data，基本整合一下。（最好超过100000条数据）50000作training,50000作validation，根据书中变量稍微转换一下，自己模拟一个数据集，指定一个predict Variable(0/1)，模拟其中提出的问题和解决方案。</P>
<P>比如说就可以根据文中提出的数据结构修改一下，以适应逻辑回归模型的建立。比如说他有一段</P>
<P>title2 "Modeling Activiate"; <BR>proc logistic data=acqod.model2 descending; <BR>weight smp_wgt; <BR>model activate = inc_est3 inc_miss infd_ag2 hom_equ2 tot_acc2 actopl62<BR>tot_bal2 inql6m2 age_fil2 totopac2 credlin2 crl_rat bal_rat no30day2 <BR>nobkrpt amtpdue no90eve /selection= s<FONT color=#f76809>tepwise</FONT> maxstep=1 details; <BR>run;</P>
<P>大家可以在自己的数据集里面设定一个predict variable 替换 active, 同时用其他的变量替换（inc_est3 inc_miss infd_ag2 hom_equ2 tot_acc2 actopl62<BR>tot_bal2 inql6m2 age_fil2 totopac2 credlin2 crl_rat bal_rat no30day2 <BR>nobkrpt amtpdue no90eve )</P>
<P>虽然结果不同，但是关键在于过程，熟悉模型的分析制作步骤。</P>

这本书有中文版的,可以在市场上买到,中文名字好象叫&lt;&lt;数据挖掘实践&gt;&gt;

前一阵子我被人面试的时候问得很惨，其实我在工作中用到不少书中的方法的，可是就是说不出来个道道，气的我。这下好了，我也武装武装自己，下次把他们给砍晕！谢谢~

我买了,支持好书!

<P>多谢搂住</P>
<P>希望能下下来</P>

感谢楼主的分享~