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读童话的狼

RFM模型中的F是什么含义？

一般是指累计销量，有的公司也用订单量，但都是累计的。

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读童话的狼

反向变换怎么做？

在转换下选择重新编码为不同变量，输入旧值与对应的新值，进行转换就行了

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田齐齐

序列的随机性分析

平稳序列的随机性分析:ARMA(p,q)自回归移动平均模型。非平稳序列的随机性分析:ARIMA(p,d,q)和ARIMA(p,d,q)(P,D,Q) 。

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田齐齐

自相关与偏自相关

对于平稳序列yt ，对于任意整数h,cov(yt ,yt h)=E(yt −E(yt))(yt h −E(yt))，则自相关 p(h) = cov(yt , yt h ) / cov(yt , yt 0 ) 。不过自相关系数可能包含了其他滞后序列间的影响，因此有必要引入偏自相关的概念。偏自相关:在控制了其他序列的影响后，两个序列的条件相关性。

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读童话的狼

出现异常值才排秩吗？

是的1、排秩可用于让秩次代替原数据进行参数分析，以此可扩充非参数分析方法范围2、排秩会出个案的秩次而不会对个案进行从小到大（或从大到小）的重新排列，排序反之

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读童话的狼

从3-D条形图怎么找某些客户的id？

在定义分箱时，对应的有标签，通过3-D条形图找到这些标签，分别对标签排序就可以找到对应ID

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读童话的狼

如何利用3-D条形图展示RFM模型？

首先要对代表RFM的三个连续变量做分箱化处理，在3-D条形图中分别将分组变量拖到对应位置，如下图

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读童话的狼

绑定值为低是什么意思？

有相同值的，按照最低的名次进行排序，比如有一组数值是8,2,1,1,1。原本按顺序排名是1,2,3,4,5；选择绑定低，他们的排名就是1,2,3,3,3，如果按照平均值排序，他们的排名就是，1,2,4,4,4

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田齐齐

预测类模型怎么解读系数和预测出来的东西？

时间序列模型重点在于预测而不在于归因，所以基本不用去解读预测模型的系数，这个系数几乎不会带来什么商业价值。预测出来的东西就是我们模型预测出来的值，比如下一个阶段的收益率等。

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读童话的狼

缩尾代替可以自己选择一个数值吗？

缩尾代替的那个值必须选择异常值临近的数值吗，自己随机选择一个比较平稳的数值可以吗？不可以，缩尾本身就会产生信息损失，随意修改会丢掉数据本身的特征

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读童话的狼

计算变量怎么实现日期相减？

现在想实现利用现在的时间减去表中的时间字段，并让结果以日为单位展示计算时注意中英文符号，可以选中函数或字段用箭头导入

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田齐齐

时间序列季节性与非季节性是如何判断呢？

通过散点图看图形有没有周期问题。

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田齐齐

构建时间序列模型时需要加截距项吗？

答：模型构建时都会自动携带截距项。

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liting李

预测模型的适用性检验有几种方法

单样本t检验：检验一组数据与某个已知的标准值之间是否存在差异独立样本t检验：比较两组独立的样本之间是否存在差异，如一个班级的男生女生身高的差异检验配对样本t检验：是对同一变量前后两次的数据进行检验，比如检查学生们期中考试、期末考试成绩是否有变化，此时每个学生的期中、期末成绩是一一对应，而不是随机对应

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田齐齐

长期预测与短期预测的分界点是多少呢？

一般把两到三个点的预测称为短期预测，再长的称为长期预测。

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liting李

正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

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田齐齐

线性回归中出现残差不服从正态分布、异方差、内生性，该怎么调优

不服从正态分布：取对数异方差：取对数或加权最小二乘内生性：选择合理的x

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田齐齐

聚类的话50-100行数据做的话有意义吗？

具体要结合问题场景，一般小数据很少用聚类，如果是用抽样后的小数据来表示大数据的问题，进行分组，也可以。

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田齐齐

聚类后会不会某一个客户不包含在任何一类呢？

问：聚类后每一位客户他对应的特征情况就会放入一类，会不会出现某一个客户不包含在任何一类呢？答：这个一般不会的，因为聚类分析就是对行进行分组，是对所有行进行聚类分组，这个客户所在的这个组里一定包含他了。

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田齐齐

聚类是除了y以外所有x都投入里面吗？

需要结合公司业务情况，常用的字段尽量都投入。客户画像的X尽量不要通过模型就行筛选，更多的是结合实际业务。

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