相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。常见的有线性相关分析、偏相关分析和距离分析。 相关分析与回归分析在实际应用中有密切关系。 然而在回归分析中，所关心的是一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的依赖关系的函数形式。而在相关分析中 ，所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征
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2020-03-13
假设检验：是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。 具体作法是： 根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0； 选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知； 由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。 常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。
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2020-03-13
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。目的是描述数据特征，找出数据的基本规律。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 （1）数据的频数分析：在数据的预处理部分，我们曾经提到利用频数分析和交叉频数分析来检验异常值。此外，频数分析也可以发现一些统计规律。比如说，收入低的被调查者用户满意度比收入高的
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2020-03-13
树形分析法 这个树形图中, S表示句子，NP表示名词词组,VP表示动词词组，AP表示形容词词组， NUMER表示数量词组，N 表示名词，V表示动词，CARD表示基数词，QTF表示量词，ADJ表示形容词，PART表示助词，它们都是标记。 树形图由结和连接结的枝组成，每一个结至少有一个标记，也可以有多个标记，其中，有的标记是表示词组类型或词类的，如 S、NP、VP、V、N、PART等，它们不
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2020-03-12
R（Recency）最近一次消费时间：表示用户最近一次消费距离现在的时间。消费时间越近的客户价值越大。1年前消费过的用户肯定没有1周前消费过的用户价值大。 F（Frequency）消费频率：消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数，经常购买的用户也就是熟客，价值肯定比偶尔来一次的客户价值大。 M（Monetary）消费金额：消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额，体现了消费者为企业创利的多少，
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2020-03-12
RFM模型简介 RFM模型大家都很清楚了，该模型的3大要素如下： R：最近一次消费（recency），用户距离当前最后一次消费的时间； F：消费频次（frequency），用户在一段时间内，在产品内的消费频次； M：消费金额（monetary），代表用户的价值贡献； 根据这3个维度，每个维度进行两分，可以得到下表的8类用户： a 上表可以转换成下图的样子，这个也是我们对RFM最熟知的一
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2020-03-12
