请教关于时间序列和逻辑回归的问题

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准备利用SAS做一个用户生命周期预测的模型，初期的思路较为简单：以两个月为间隔，统计两年内用户的购买次数，然后根据这些历史数据预测未来用户的购买次数。

想尝试用逻辑回归or时间序列作为预测方法，但是由于之前没有接触过这两个东西，所以不知道优劣，想向高手们请教一下，是否可以利用这两种方法进行预测？哪种方法可能更好？谢谢！

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关键词：逻辑回归 时间序列 生命周期 历史数据 数据预测 历史 模型 统计 用户

两者各有优势和适用范围，看下面两个案例会有启发

逻辑回归是被逻辑方差化后的线性回归，但与线性回归不同，他可以处理分类变量，可以看这个教程
http://wenku.baidu.com/link?url=EX-FIXBhmQvY7w6Ntft8LJ7yJq8WFSMGZsBN3Xd6W4KJwiZekCLHBPvX5ZXGSweLNVTjdi9u4KZTz7gB2QuXcYgynwy9rFegd4IzR68Tm7C

时间序列是一种动态数据处理的统计方法，方法简单易行，便于掌握，但准确性差，适用于短期预测，参考这个教程
http://wenku.baidu.com/link?url=Aw7ESlkGNUzXdM35mt4uDU4K16gg5CH6WqO60skIS0T8oUXJRhF0HJBjPn7buVptrySp7-ETAqBo9Lt2r8WyMtYSoDH3UPmXMzlx1yiGQVq

bakoll 发表于 2015-1-23 22:53
两者各有优势和适用范围，看下面两个案例会有启发

逻辑回归是被逻辑方差化后的线性回归，但与线性回归不 ...

正想看这方面的资料，谢谢很有用