<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Questa è una domanda successiva a una domanda simile fatta settimane fa. Diciamo che hai usato una serie di dati storici dei clienti iscrizioni confermate (variabile dipendente) a una serie di prodotti forniti dalla tua organizzazione. Il modello che è stato sviluppato utilizzando diverse variabili di input (variabili indipendenti), ad esempio numero di ordini, tipo di ordine, prodotto ordinato, prodotti aggiunti al carrello, frequenza del registro delle chiamate, tipo di chiamata, recency delle chiamate, riferimento a un amico (RAF), RAF Recency , # Visualizzazioni di pagina, Tempo sulla pagina (secondi), tipo di prodotto visualizzazione pagina, # clic, # Times promosso da Email, # Times promosso da Direct Mail, # Contributo (donazione), tipo di donazione, donazione $, donazione recente, ecc.
Pertanto, # confermate le iscrizioni è una funzione {Var 1, Var 2, Var 3, Var 4, Var 5, Var 6, Var 7, Var 8, Var 8, Var 10, etc}.
Alla fine del processo di sviluppo del modello, ho salvato la formula di previsione nella tabella dati utilizzata per sviluppare il modello. Pertanto, la formula di predizione prevede le iscrizioni # confermate come descritto sopra.
Ora, voglio usare questo modello per segnare una nuova tabella di dati con variabili simili. La mia domanda è, se la nuova tabella di dati ha # confermate le iscrizioni nella tabella, o la tabella dovrebbe includere solo quelle variabili che sono elencate nella formula di previsione? Quello che ho fatto è che, poiché la formula di previsione prevede le iscrizioni # confermate, che in realtà contiene le stime dei coefficienti per ciascuna di queste variabili e la risposta nella formula di predizione, con # conferme le iscrizioni nella nuova tabella di dati che deve essere valutata utilizzando il la formula di predizione si correlerebbe automaticamente.
Voglio solo assicurarmi che sto facendo la cosa giusta. Qualsiasi consiglio esperto sarà apprezzato.
Jenkins
Ciao Karen, hai il concetto correttamente come ho descritto. Tutte le variabili nella nuova tabella di dati sono quelle elencate nella formula di previsione. Quindi, ho una colonna separata, che contiene le iscrizioni effettive; significato, iscrizioni effettive per ogni cliente, che non fa parte del punteggio. Una colonna che ha la formula di predizione del punteggio di tutte quelle variabili e il risultato vengono confrontati ordinando i punteggi dal più grande al più piccolo e ordinandoli in decile. In questo modo, possiamo confrontare / convalidare le prestazioni del modello con la nuova tabella di dati che è stata valutata utilizzando il modello. Ha senso.
Per il nostro caso, abbiamo utilizzato il modello per ottenere 1,2 milioni di clienti utilizzando le variabili del modello, ottenendo 1,2 milioni di iscritti effettivi come una colonna diversa, ordinando i punteggi del modello (che non includevano le iscrizioni confermate), perché è questo che il modello prevede, crea un decile in base ai punteggi ordinati e il grafico decide con le iscrizioni effettive e osserva come ciascuna decile eseguita (ad esempio le iscrizioni previste) rispetto alle iscrizioni effettive.
Se è giusto, allora sto facendo la cosa giusta. Ho visto gli altri farlo in questo modo e voglio solo condividere alcune intuizioni con persone come te e molti altri qui fuori per imparare dalla tua esperienza e tu semplicemente autentichi che sto facendo bene.
Jenkins,
Se comprendo correttamente la tua situazione, hai una nuova tabella con VARS (un certo numero di predittori), ISTRUZIONI PREDICTATE (questa è la colonna della formula che utilizza i VARS), e poi CONFERMATE ISCRIZIONI (risultati misurati reali). La tua tabella di dati non ha bisogno delle iscrizioni confermate per segnare i tuoi dati usando la tua formula di previsione (non fa parte della formula). Tuttavia, non è necessario rimuovere la colonna dalla tabella. Se il tuo obiettivo è "testare" (convalidare, verificare, ecc.) Il tuo modello, allora vorresti confrontare il tuo reale (CONFERMATO) con quello previsto e vedere come "buono" il tuo modello ha eseguito e per questo avresti avuto bisogno sia del previsto che colonne confermate. Nota: "buono" è tra virgolette perché ciò che è buono in un'impostazione potrebbe essere negativo in un'altra (rischio / beneficio della tua previsione essere corretto o meno).
Karen
