消费者购买可能性判断的模型设计(doc 10）
所属分类：消费者行为
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资料简介：
在一对一销售、信用评价等商业活动中，经常需要判断哪些人的购买倾向更高一些，哪些人的信用更好一些的问题。这实际上是如何进行分类的问题。分类与聚类不同。聚类没有根据经验进行学习的过程。而分类模型根据以往的经验 ，根据每个属性内的水平与类之间的对应关系，构造出分类模型。
分类模型的方法有：决策树、遗传算法、贝叶斯等。
在本文中，只分成两类，这两类用购买者与非购买者来代表。购买者表示购买某产品，非购买者表示不购买某产 品。
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分类模型就是根据以往的经验，根据每个属性内的水平与类之间的对应关系，构造出分 类模型。本文旨在探讨分类模型的评价标准，并提出了两种分类方法。第一种分类方法比较简单，经济含义也比较明显，但第一种方法要求属性（指标）之间不能有强的相关性。在第二种方法中，提出并证明了两条比较实用的结论，并利用这 两条结论与一些合理的假设，求解出了新的分类模型。
在一对一销售、信用评价等商业活动中，经常需要判断哪些人的购买倾向更高一些，哪些人的信用更好一些的问题。这实际上是如何进行分类的问题。分类与聚类不同。聚类没有根据经验进行学习的过程。而分类模型根据以往的经验 ，根据每个属性内的水平与类之间的对应关系，构造出分类模型。
分类模型的方法有：决策树、遗传算法、贝叶斯等。
在本文中，只分成两类，这两类用购买者与非购买者来代表。购买者表示购买某产品，非购买者表示不购买某产 品。
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