統(tǒng)計分析方法在數(shù)據(jù)庫精準營銷中的應(yīng)用.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展與統(tǒng)計分析理論的深入應(yīng)用，基于數(shù)據(jù)庫的精準營銷已經(jīng)成為營銷領(lǐng)域的最新趨勢。數(shù)據(jù)庫精準營銷通過對市場數(shù)據(jù)的收集、存儲與分析，可以實現(xiàn)營銷前對客戶行為的精準預(yù)測，極大地提高營銷的效率與有效性，顯著降低營銷成本，進而達到提升企業(yè)總體利潤率的目的。
　　客戶響應(yīng)模型是精準營銷領(lǐng)域使用最為頻繁、應(yīng)用最為廣泛的營銷預(yù)測模型。它通過對往期營銷反饋數(shù)據(jù)建立模型來預(yù)測客戶響應(yīng)某次營銷活動的可能性。Logistic回歸模型因其較

2、好的理解性、準確性、可解釋性成為建立客戶響應(yīng)模型的首選方法。
　　本文以實際項目數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立Logistic回歸客戶響應(yīng)模型，并對營銷效果進行了評估，同時以此為例，介紹了統(tǒng)計分析方法在數(shù)據(jù)庫精準營銷領(lǐng)域的應(yīng)用。本文主要包括以下幾個方面的工作:第一，數(shù)據(jù)的收集與抽樣。本文將客戶提供的營銷反饋統(tǒng)計數(shù)據(jù)與已有消費者信息數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)匹配結(jié)果作為原始數(shù)據(jù)，并用隨機抽樣方法獲取了建模的數(shù)據(jù)樣本。第二，數(shù)據(jù)清洗與變量重構(gòu)。本文運用多種方法對

3、缺失值進行處理，并通過描述性統(tǒng)計方法判斷與處理異常值。同時，利用分類變量的數(shù)值化、連續(xù)變量的離散化、標準化等方法對變量進行重構(gòu)使之符合建模的格式要求。第三，變量篩選與模型擬合。本文系統(tǒng)化地利用一元回歸、相關(guān)系數(shù)、變量聚類、主成分與因子分析等多種綜合變量篩選方法，實現(xiàn)了變量的有效篩選，然后利用逐步回歸初步擬合模型，最后結(jié)合變量的實際意義確定最終的回歸模型。第四，模型評價與營銷效果評估。本文從預(yù)測準確性、模型提升度、變量趨勢圖等角度對模型的