摘要： 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数据处理方法。...之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。样本标记为指定客户在指定日期是否持有指定股票。以唯一客户号标记客户，以唯一股票代码标记股票，以日期标记市场数据。...每当看到AUC莫名的增长，总是让人喜悦的，虽然有时会发现是由于数据处理错误导致的：（ 实践中，我们完全可以用模型预测过去一段时期的购买持仓，并和实际交易数据对比。...总结 1 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对指定金融产品的购买概率。认为可以假设客户每日的持仓，是基于当时金融市场情景以及金融产品属性作出决策的独立事件。...从而可以在客户特征，金融产品特征以及市场特征三个方面关联作为样本数据，并以当日购买持仓为标记使用逻辑回归做预测。另外本文还探讨了TB级百万特征金融数据处理的一些方法与经验。
感谢作者袁峻峰的投稿，投稿邮箱 tg@bigdatadigest.cn 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。...之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。样本标记为指定客户在指定日期是否持有指定股票。以唯一客户号标记客户，以唯一股票代码标记股票，以日期标记市场数据。...每当看到AUC莫名的增长，总是让人喜悦的，虽然有时会发现是由于数据处理错误导致的：（ 实践中，我们完全可以用模型预测过去一段时期的购买持仓，并和实际交易数据对比。...总结 1 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对指定金融产品的购买概率。认为可以假设客户每日的持仓，是基于当时金融市场情景以及金融产品属性作出决策的独立事件。...从而可以在客户特征，金融产品特征以及市场特征三个方面关联作为样本数据，并以当日购买持仓为标记使用逻辑回归做预测。另外本文还探讨了TB级百万特征金融数据处理的一些方法与经验。
因此，本文采用了逻辑回归的算法，使用用户在平台上的行为数据特征(登录、协议、商品、交易等)，通过模型预测出用户购买会员的概率，对于预测结果有较大概率购买会员的用户，进行重点触达，提高交易转化。...图一：产品会员页面 二、方案设计 2.1 模型选择 用户会员购买预测场景是分类预测场景，预测的目标为用户是否会购买会员。...以此次预测为例，用户分为两组，一组为购买了会员的用户，另一组为未购买过会员的用户，两组用户必然具有一些数据指标表现上的差异。...因此预测的因变量(y)为用户是否会购买，值为“是”或“否”，自变量(x)为一系列衡量用户平台表现的指标，如 7 天内登录天数、月均交易额等，然后通过逻辑回归分析，可以得到自变量的权重，从而可以大致了解到底哪些因素是影响用户是否购买会员的关键因素...同时根据该权值可以根据关键因素预测一个用户购买会员可能性。
根据购物者的偏好、体型、产品视图等数据集进行训练机器学习模型，从而在购买前预测每位顾客的退货概率。...此外，他们发现53％的退货归因于购买多少的问题，退货率高度依赖于购物车中的商品多少，超过5件产品退货率约为72％，而购物车只有一种商品的退货率为9％。而且，与新产品相比，旧产品的退货率几乎翻了一番。...凭借这些见解，该团队设计了混合双模型来预测物品退货概率。较高级别的AI分类器对可退货的购物车进行分类，而第二个分类器（在第一个分类器上归类为可归类的购物车上绘制）在单个产品级别上预测的退货概率。 ?...它们都用包含三个类别的样本的数据集进行了训练：产品，购物车和用户级功能，包括（但不限于）品牌，产品年龄，购物车尺寸，订单日期和时间，交付城市，订单等内容计数，付款方式和购买频率。 那么模型表现如何呢？...在实验中，性能最佳的返回预测AI系统在接收器工作特性（AUC）下的面积达到83.2%，检测精度和精度分别为74%和83.2%。
本文内容: 赛题分析 探索性分析 特征构造 训练集构建 模型选择 不足与总结 1.赛题分析 目的：本次大赛通过给出近3个月购买过目标商品的用户以及他们在前一年的浏览、购买、评价等数据信息，需要参赛者预测下个月可能购买的用户以及相应用户第一次购买的时间...由于需要预测的是9月份购买的用户以及对应的第一次购买时间，因此时间的相关信息显得尤为重要。 目标解读：本次大赛分为两个部分，一个是预测购买的用户集合，一个是相应的第一次购买时间。...第一个目标毫无疑问是个二分类问题，通过预测的购买概率并从大到小排序就能够确定对应的50000个用户。第二个问题可以看成回归问题或者多分类问题，通过模型预测出对应的天数(如果回归就取整)。.../购买目标的数量等 4.训练集构建 S1： 由于线上需要我们预测9月份是否购买，因此在线下我们可以假设8月份未知，用8月份之前的数据来提取用户集和特征。...在模型训练方面，主要使用了交叉预测，也就是stacking的第一层，由于这题的特殊性，我们发现交叉预测的效果与单模型预测的效果差距不大。
加入购物车；3.购物车删除；4.下单；5.关注；6.点击 cate 品类ID 脱敏 brand 品牌ID 脱敏 二 任务描述： 参赛者需要使用京东多个品类下商品的历史销售数据，构建算法模型，预测用户在未来...对于训练集中出现的每一个用户，参赛者的模型需要预测该用户在未来5天内是否购买目标品类下的商品以及所购买商品的SKU_ID。评测算法将针对参赛者提交的预测结果，计算加权得分。...；然后通过ui_record_in_batch_data方法，拿到用户的行为序列（不只是购买行为）；more_than_a_day方法：最后购买日期：行为序列中，购买类型行为的最后日期(last_buy_day...负样本：有过浏览等行为，但最终没有购买行为的用户记录 初步的目标，就是从有非购买行为，且有购买行为的用户中，分析出其中隐藏的规律，并利用这个规律，对其他有行为的用户进行购买行为的预测 上面为热心参赛者的代码和流程...负样本：有过浏览等行为，但最终没有购买行为的用户记录 初步的目标，就是从有非购买行为，且有购买行为的用户中，分析出其中隐藏的规律，并利用这个规律，对其他有行为的用户进行购买行为的预测。
，其在征信系统，商品购买预测等都有应用。...：购买、不购买 ?...决策树的优点：直观，便于理解，小规模数据集有效 决策树的缺点：处理连续变量不好、类别较多时，错误增加的比较快、可规模性一般 3 基于python代码的决策树算法实现：预测顾客购买商品的能力 ----...右侧预测值【0 1 1】代表三条测试数据，其中后两条具备购买能力。具体算法和细节下节详解。...labelList中 ''' Description:python调用机器学习库scikit-learn的决策树算法，实现商品购买力的预测，并转化为pdf图像显示 Author:Bai Ningchao
赛题介绍 智能营销工具可以帮助商家预测用户购买的行为，本次比赛提供了一份品牌商家的历史订单数据，参赛选手需构建一个预测模型，预估用户人群在规定时间内产生购买行为的概率。...设计思想 执行流程： 配置预处理数据方案 开始训练 执行预测并产生结果文件 技术方案： 在本次赛题中，虽然赛题是一个二分类任务（用户购买、未购买），但从赛题数据看，属于比较典型的时间序列数据，也可以参照以往的线性回归任务的做法处理...比如赛题中提到，在比赛任务是预测下个月用户是否购买，下个月是哪个月？我们不妨设想自己是个业务经理，现在领导说做个模型，预测下个月你手上的客户是否会流失。...；（保证截止时间后还存在一个月的数据） 验证集：选择某一天为截止时间，用截止时间前的3个月预测用户截止时间后的一个月是否购买；（保证截止时间后还存在一个月的数据） 测试集：用2013年6-8月的数据预测用户在...9月是否购买（其实就是预测的目标）。
基于回归和决策树，我们能通过给定的数据来预测一些未知结果的数据，模型能给我们输出一个可供参考的结果值。但有些时候这些数据并不能满足我们的所有好奇心。...通过决策：我们可以通过决策来判断出一个新客户、或者老客户购买M5的可能性。通过已有数据的年龄、收入、家庭情况、房产状况等属性，来预测出一个潜在的客户购买M5的可能性有多大。...一旦顾客决定购买汽车，他总是符合购车款的支付条件并能够圆满完成这次购买。...经销店可以得出这样的结论：这些初次购买 BMW 车的顾客知道自己想要的车型是哪种（ 3-系列的入门级车型）而且希望能够符合购车款的支付条件以便买得起。...经销店可以通过放松购车款的支付条件或是降低 3- 系列车型的价格来提高这一组的销售。
参赛队伍需要通过数据挖掘技术和机器学习算法，构建用户购买商家中相关品类的预测模型，输出用户和店铺、品类的匹配结果，为精准营销提供高质量的目标群体。...评价指标 参赛者提交的结果文件中包含对所有用户购买意向的预测结果。...对每一个用户的预测结果包括两方面： （1）该用户2018-04-16到2018-04-22是否对品类有购买，提交的结果文件中仅包含预测为下单的用户和品类（预测为未下单的用户和品类无须在结果中出现）。...（2）如果用户对品类有购买，还需要预测对该品类下哪个店铺有购买，若店铺预测正确，则评测算法中置pred=1，不正确pred=0。...问题定义 问题一：“预测该用户2018-04-16到2018-04-22是否对品类有购买” 问题二：“预测对该品类下哪个店铺有购买” 我们将问题一定义为预测用户ID+品类ID组合成的F11ID，在2018
这款车型售价从21.59万元起，作为一款新能源汽车，它是否值得购买呢？在这篇文章中，我们将从多个角度来分析小米汽车SU7的性价比，以及它的优劣势，帮助消费者做出更明智的购车决策。...然而，购车不仅仅是考虑价格，还需要综合考虑车辆的性能、配置、续航里程、保养成本等多个因素。 在性能方面，小米汽车SU7采用了先进的动力系统和电池技术，能够提供较为出色的加速性能和续航表现。...三、购车建议 针对小米汽车SU7是否值得购买的问题，我们可以从以下几个方面给出建议： 1. 预算考虑：如果您的预算在21.59万元起，且对新能源汽车有兴趣，那么小米汽车SU7是一个值得考虑的选择。...品牌偏好：如果您对小米品牌有好感，愿意尝试新品牌，那么购买小米汽车SU7也是一个不错的选择。 4. 售后服务考虑：在购车前，可以了解小米汽车在售后服务方面的政策和承诺，确保自己的权益得到保障。...然而，购车决策需要综合考虑多方面因素，包括个人预算、需求、品牌偏好等。希望本文的分析和建议能够帮助您在购车过程中做出更明智的决策。
“知城·购车指数”想要衡量的就是城市人的这样一种需求：在我生活的这座城市，是否真的有必要买辆车。...从目的性上看，城市人购买私家车最大的必要性来自于可以自如地到达任意想去的地方，如果公共交通能够有效替代这个诉求，购车必要性就会下降。...由于商店、餐厅、银行等商业资源是城市中最重要的出行目的地，这个比例越高，轨道交通线路对城市人出行的有效性就越高，购买私家车的必要性就越低，反之亦然。...也就是说，在大多数地铁城市，乘坐地铁能够有效到达的商业资源还很有限，购车的必要性明显增加。 另一个影响人们购车决策的因素是居住城市的交通拥堵情况。...一个城市的拥堵情况越严重，在这个城市开私家车出行的效率就越低，购车指数也会越低。
应朋友要求，帮忙采集某车之家的一些汽车品牌的销售数据，包含购车时间、车型、经销商、裸车价等一类信息。...//dt/text()')[0] # 当字段为购买车型时，进行拆分为车型和配置 if key == '购买车型': item[key] = info.xpath...//span[@class="font-arial"]/text()')[0] # 当字段为购车经销商时，需要获取经销商的id参数，再调用api获取其真实经销商信息（这里有坑） ...elif key == '购车经销商': # 经销商id参数 经销商id = info.xpath('....df = pd.DataFrame(items) df = df[['购买车型', '购买配置', '购买地点', '购车经销商', '购买时间', '裸车购买价']] # 数据存储在本地 df.to_excel
摘要：9月11日，Dealer Leads旗下的Elastica DB披露了“研究”网站收集的大量潜在购车者的信息。...超过1.98亿份包含潜在购车者信息的记录被发现暴露在互联网上，这些记录包括贷款和金融数据、车辆信息以及网站访问者的IP地址。 ?...9月11日，Dealer Leads旗下的Elastica DB披露了“研究”网站收集的大量潜在购车者的信息。...根据GoogleAnalytics的说法，DeattleLead在LinkedIn上称自己是“汽车行业连续四年最高的中转商”，该公司一直“根据购车者使用的搜索词收集和购买流行的汽车相关域名”。...这里的销售人员说：“我们已经将这些频繁使用的搜索词转变成各种网站SEO来匹配这些搜索术语，这些网站在购买汽车的各个阶段都会捕获用户。” 外泄数据库中有哪些购车信息？
需求: 1.启动程序后，让用户输入工资，然后打印商品列表 2.允许用户根据商品编号购买商品 3.用户选择商品后，检测余额是否够，够就直接扣款，不够就提醒 4.可随时退出，退出时，打印已购买商品和余额...第3点要求： 用户选择商品后，检测余额是否够，够就直接扣款，不够就提醒 在循环外层，需要加一个购车车列表，存放购买的商品 #购物车列表,默认是空的 shopping_list = [] 下面开始扣款...# 将商品信息(元组)写入列表 shopping_list.append(p_item) print("商品%s已加入到购车...# 将商品信息(元组)写入列表 shopping_list.append(p_item) print("商品%s已加入到购车...# 将商品信息(元组)写入列表 shopping_list.append(p_item) print("商品%s已加入到购车
80 后90 后等网生一代正逐步成为汽车消费的主体，互联网在消费决策和购买渠道的影响日益加深，更易接受信贷消费生活方式，有效推动汽车金融渗透率的提升。...根据国双数据显示，40 岁及以上人群首次购车需求已趋于饱和，30-39 岁人群是当下购车的主力人群，20-29 岁人群是迅速扩大的购车群体，提升潜力巨大。...20-29 岁人群作为网生一代用户，互联网是其生活方式的重要信息来源和消费渠道，乐于通过信贷提前实现购车需求。...85.5%仍有较大的提升空间；二手车汽车金融渗透率约8%-10%，较美国53%-55%有较大的差距，其中有征信体系、汽车流通数据积累不完备等因素，但随着车数据（流通和行驶行为）的日趋积累，有望打消潜在购买者对于二手车交易的顾虑
第一手的汽车行情和专家预测分析，支持自选关注。 提供销量、购车等多项指数，帮助你做购买决策。 ? 2. 摩点微打赏 APP ? 给偶像应援，就是那么简单。...一款能够预测未来三天雾霾天气的小程序。 提供了包括 AQI（空气质量指数）、降水、温度等内容，范围覆盖全国。 界面简洁直观，通过背景颜色，可以一眼知道空气质量情况。 ? 8. 小小月历 ?...「小小月历」是一款简洁的经期记录小程序，具有经期记录、同房记录、备注、排卵期预测、经期预测等功能。 ? 9. 朋友星 ? YY 还是要有的，万一哪天实现了呢？
当营销人员想要确定“潜在购车人群”或“美妆消费者”或“到过咖啡店的人”时，他们需要知道该目标人群是如何构建的以及是使用自己的数据还是第三方数据构建的。第三方数据在做细分目标人群构建时非常有价值。...如果有人说“潜在购车人群”，他们其实没有说明白具体的含义，是定义这个周末想买车的人？还是对汽车感兴趣的人？如果你没有明确说明你的定义，很容易把广泛定义的无关人群放到一起。”...如果男性是人口的一半，但定位男性人群要花三倍的成本，那么购买一个基于性别的目标人群值得吗？ 研究广告素材的数据投入成本是值得的，尤其是对品牌广告。...传统上，广告主通过针对细分受众购买渠道来测试数据。但渠道是昂贵的。 如果营销人员不想花钱来测试细分人群，他们可以尝试根据他们在DMP或CRM中的表现来验证数据，看看是否有什么确切的结果。...以消费者购买汽车这类大件商品的决策阶段为例，消费者会在几周或几个月内进入这个阶段，因此每年更新的“潜在汽车购买者”的预测模型不会带来结果。
Test package com.qbz.test; //策略接口,计算购车总金额 interface Strategy { int calPrice(int price, int num);..., int num) { return price * num; } } // 购买6-10辆打9.5折 class Disount1 implements Strategy...public int calPrice(int price, int num) { return (int) (price * num * 0.9); } } // 购买...calPrice(int price, int num) { return (int) (price * num * 0.85); } } // 上下文,根据不同策略来计算购车总金额...12辆总金额：" + context.calPrice(1000, 12)); } } 输出 购买3辆总金额: 30000 购买12辆总金额：10800
关键词：企业应用 企业管理 电子签约 汽车行业 随着汽车购买需求的大幅增长、信用制度的逐渐普及、金融政策的大力支持，我国汽车金融行业得到了飞速的发展。...法大大电子合同采用实名认证技术，用户与汽车金融平台签署《贷款按揭协议》《融资租赁协议》《购车分期协议》等合同时，签约方均需经过严格的实名认证，证明签署主体的真实身份后，才可在线签署合同协议，从而杜绝了虚假信息...1FE5C803-894D-4949-946D-60A69D4090E4.png 3、轻松管理合同，节省企业成本 汽车金融平台有着大量的《贷款按揭协议》《融资租赁协议》《购车分期协议》《汽车租赁合同》...据前瞻产业研究院的数据统计及预测，2020年中国汽车金融市场规模将接近2万亿元。巨大的市场需求下，电子合同将成为汽车金融平台提升业务效率、加强风控能力的有利武器。
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