客户购买预测

原创 已于 2025-11-22 23:02:37 修改 · 232 阅读 · 5 ·
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于 2025-11-21 10:54:50 首次发布
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[Kesci] 预测分析 · 客户购买预测（AUC评估要使用predict_proba）
Michael是个半路程序员
08-16 6682
文章目录1. Baseline2. AUC评估要使用predict_proba2.1 导入工具包2.2 特征提取2.3 训练+模型选择2.4 测试提交3. 致谢 新人赛地址 1. Baseline import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns from sklearn.model_sele
客户购买行为预测--Python数据分析
weixin_48676558的博客
07-08 2617
客户购买行为预测是许多企业和组织所关注的一个重要问题，可以帮助它们更好地了解其客户的需求并制定更有效的销售和营销策略、优化产品营销等方面。 python可以通过使用各类库（如numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn等）构建用于预测客户购买行为的机器学习模型。这些模型可以根据历史数据进行训练，并预测未来客户的购买偏好和购买时间等相关信息，从而帮助企业和组织优化产品定位、推广和销售策略，提高市场竞争力。
多机器学习模型融合进行客户购买预测
gitblog_06784的博客
04-12 759
多机器学习模型融合进行客户购买预测 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 简介 此仓库提供了一个基于Python语言的机器学习项目，用于预测客户购买行为。本项目整合了多种机器学习模型，包括xgboost、lightgbm等，并采用stacking方法进行模型融合，以获得更准确的预测结果。 内容 数据集：项目所使用的原始数据集。 代码：包含数据接入、特征工程、模型训练、...
金融数据分析——DataJoy银行客户购买预测
DYN100001的博客
04-17 8461
本预测与葡萄牙银行机构的营销活动相关。这些营销活动一般以电话为基础，银行的客服人员至少联系客户一次，以确认客户是否有意愿购买该银行的产品（定期存款）。任务是基本类型为分类任务，即预测客户是否购买该银行的产品。 相关包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings("ignore") fr
基于大数据的客户购买预测系统设计与实现-开题报告
java李阳勇的博客
06-09 959
课题研究现状研究现状：随着电商的迅猛发展，如今的网络平台购物的商业体系已经十分完善，因此针对客户的购买预测也是十分重要，其对于客户的商品推送，类别爱好，价格区间等等都有着一定的影响。当前基于大数据的标准营销客户购买预测也有较多的研究论文与研究成果，其中较多都是以三个标准方向去研究预测，用户数据采集、用户行为分析和个性化推荐，通过对用户模型的构建然后来预测。
（二）SVM项目：客户购买预测数据
ccc_bioinfo的博客
10-09 1919
【问题描述】 根据一个客户的性别，年龄，和工资的数据，可以预测他是否会购买你的产品。 根据客户的信息，预测他是否倾向于购买我们的产品。根据预测结果进行不同的处理，从而减少公司的推广成本。 数据说明 数据集是csv文件。 User ID --用户ID Gender --用户性别 Age --用户年龄 EstimatedSalary --估计薪资 Purchased --是否购买（布尔量） import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import p
Bank Marketing预测一个客户购买理财产品的成功率
毕业作品网站
07-27 3030
本文基于Bank Marketing数据集，研究客户购买理财产品的预测模型。通过数据预处理（缺失值填充、分类变量编码）和特征分析后，采用Logistic Regression、决策树和随机森林等算法进行建模。实验重点评估了正则化参数对LR的影响、决策树深度对性能的作用，以及随机森林个体数与精度的关系。结果显示，数据存在明显类别不平衡问题，导致正类预测效果较差。通过混淆矩阵、PR曲线和ROC曲线等评估指标，比较了不同算法的表现差异，并分析了产生差异的原因。该研究为银行精准营销提供了数据支持。
预测分析·客户购买预测 数据集
xm-love-mq的博客
09-03 404
数据参考：Citation: [Moro et al., 2014] S. Moro, P. Cortez and P. Rita. A Data-Driven Approach to Predict the Success of Bank Telemarketing. Decision Support Systems, Elsevier, 62:22-31, June 2014。这些营销活动一般以电话为基础，银行的客服人员至少联系客户一次，以确认客户是否有意愿购买该银行的产品（定期存款）。
客户是否订购银行产品预测-二分类
weixin_74991560的博客
03-16 1134
用二分类模型预测银行客户是否会订购产品，并根据得到的预测结果提出针对性业务改进建议，进而提升营销转化率。
Python数据分析-顾客是否购买行为预测
m0_62638421的博客
06-26 1353
顾客是否购买行为预测
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
九河智造云的内容中心
12-02 360
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
【Zookeeper】ZAB协议
qq_43494013的博客
11-28 694
【Zookeeper】ZAB协议
后端在分布式中的Apache Kafka
2509_93945680的博客
11-28 418
比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1849
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions
zhengzaifeidelushang的博客
11-28 698
Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions
挣值管理中引入ES——更准确的用时间维度监控项目执行
qiyong的专栏
12-02 606
传统挣值管理虽然能同时监控成本和进度，但其进度指标(如进度偏差SV和进度绩效指数SPI)均以货币价值为单位，导致项目后期评估失真，且难以区分关键路径与非关键路径任务的进度影响。ES指标通过引入"计划完成速度(PAR)"这一关键参数，将已完成工作量的预算价值(EV)转换为时间单位，使进度评估更加直观和可靠。本文将深入探讨ES指标的理论基础、计算方法及其在弥补传统挣值管理局限方面的价值，为项目管理者提供更全面的绩效评估工具。
flink的普通API的使用，source
2301_80954266的博客
11-28 437
可以通过实现接口自定义数据源。count = 0count += 1# 使用自定义 Source# 后续处理操作...环境初始化：首先需通过获取执行环境。Source 创建：使用或等方法创建数据源。数据处理：在 Source 后链式调用map()filter()key_by()等操作。执行作业：最后通过启动任务。根据实际需求选择合适的Source类型即可快速构建流处理应用。
CENTOS上的网络安全工具（三十二） Portainer Kafka-Clickhouse部署（1）
lhyzws的专栏
11-29 749
简要介绍在CentOS Stream 8 中安装3节点Kafka集群过程，Kafka集群中每节点即为controller也为borker。
Flink SQL 语言从 DDL 到 DML，再到关键字与数据类型
最新发布
hello.reader
12-02 646
视图不会真正存储数据，它只是一个查询的别名SELECTuser_id,GROUP BYuser_id;
客户购买预测python
07-27
我可以帮助您了解关于Python预测的相关信息。Python是一种流行的编程语言，它具有丰富的库和框架，可以用于数据分析、机器学习和预测分析等任务。 对于Python的预测任务，您可以使用各种库和工具。其中一种常用的库...
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