在資料驅動的商業環境中，預測模型的建立和驗證至關重要。準確的預測模型能幫助企業預測客戶行為、評估行銷活動效果，進而制定更有效的商業策略。本文將探討如何有效地建立訓練集和驗證集，並深入研究邏輯迴歸和 Uplift 模型的應用，以提升預測模型的準確性和可靠性。
訓練和驗證集的建立
為了建立預測模型，我們需要將每個資料集進一步分割成訓練集和驗證集。這樣做可以讓我們評估模型的效能和泛化能力。
對於測試組資料集 mydata_T，我們使用 sample 函式隨機抽取 70% 的樣本作為訓練集，剩餘的 30% 作為驗證集。
smp_size_T <- floor(0.70 * nrow(mydata_T))
set.seed(123)
training_group_T <- sample(seq_len(nrow(mydata_T)), size = smp_size_T)
mydata_train_T <- mydata_T[training_group_T, ]
mydata_valid_T <- mydata_T[-training_group_T, ]
同樣地，對於控制組資料集 mydata_C，我們也進行了相同的分割。
smp_size_C <- floor(0.70 * nrow(mydata_C))
set.seed(123)
training_group_C <- sample(seq_len(nrow(mydata_C)), size = smp_size_C)
mydata_train_C <- mydata_C[training_group_C, ]
mydata_valid_C <- mydata_C[-training_group_C, ]
最後，我們使用 xtabs 函式來檢視每個訓練集和驗證集中的購買行為分佈。
xtabs(~ purchase, data = mydata_train_T)
xtabs(~ purchase, data = mydata_valid_T)
這些步驟為我們建立了兩個獨立的預測模型的基礎，分別適用於測試組和控制組。接下來，我們可以使用這些資料集來訓練和評估預測模型。
高科技理論與商業養成系統指引：邏輯迴歸分析與模型評估
在商業領域中，瞭解客戶購買行為對於企業的成功至關重要。邏輯迴歸分析是一種強大的工具，能夠幫助企業預測客戶的購買可能性。以下是如何應用邏輯迴歸分析於商業養成系統的指引。
資料準備
首先，需要準備好資料。這包括將資料分割為訓練集和驗證集。訓練集用於建立模型，而驗證集則用於評估模型的效能。
mydata_train_C <- mydata_C[training_group_C, ]
mydata_valid_C <- mydata_C[-training_group_C, ]
模型建立
接下來，需要建立邏輯迴歸模型。這涉及到指定依賴變數（購買行為）和自變數（影響購買行為的因素）。
formula_1 = purchase ~ female + married + children + NumChildren + HouseHolds + HHAveSize +
pop_0_25 + pop_26_45 + pop_46_65 + HHIncomeMed + WhtCollarOcc + cust_age
glm_train_C <- glm(formula_1, data = mydata_train_C, family = "binomial")
模型評估
建立模型後，需要評估其效能。這可以透過計算模型的準確度和繪製ROC曲線來實作。
summary(glm_train_C)
library(car)
vif(glm_train_C)
步驟式迴歸分析
為了簡化模型並去除不重要的變數，可以使用步驟式迴歸分析。
library(MASS)
step_glm_train_C <- stepAIC(glm_train_C, direction = "both")
summary(step_glm_train_C)
模型應用
最後，需要將模型應用於驗證集，以評估其在未見資料上的效能。
pred_glm_valid_C <- predict(step_glm_train_C, type = c("response"), newdata = mydata_valid_C)
mydata_valid_C$pred_glm_valid_C <- pred_glm_valid_C
library(pROC)
rc_glm_valid_C <- roc(purchase ~ pred_glm_valid_C, data = mydata_valid_C)
plot(rc_glm_valid_C, col = "red")
看圖說話：
邏輯迴歸分析是一種強大的工具，能夠幫助企業預測客戶的購買可能性。透過建立和評估模型，可以獲得有關客戶購買行為的寶貴洞察。這些洞察可以用於制定更有效的行銷策略，從而提高企業的成功率。
flowchart TD
A[資料準備] --> B[模型建立]
B --> C[模型評估]
C --> D[步驟式迴歸分析]
D --> E[模型應用]
E --> F[結論]
看圖說話：邏輯迴歸分析流程
邏輯迴歸分析流程包括資料準備、模型建立、模型評估、步驟式迴歸分析和模型應用等步驟。透過這些步驟，可以建立一個能夠有效預測客戶購買行為的邏輯迴歸模型。
graph LR
A[邏輯迴歸分析] --> B[預測客戶購買行為]
B --> C[提高企業成功率]
C --> D[制定更有效的行銷策略]
D --> E[增加客戶滿意度]
看圖說話：邏輯迴歸分析應用
邏輯迴歸分析可以應用於預測客戶購買行為，從而提高企業的成功率。透過建立一個能夠有效預測客戶購買行為的邏輯迴歸模型，可以獲得有關客戶需求的寶貴洞察。這些洞察可以用於制定更有效的行銷策略，從而增加客戶滿意度。
高科技理論與商業養成系統指引：Uplift 模型與決策樹
在商業領域中，Uplift 模型是一種重要的分析工具，能夠幫助企業瞭解不同行銷策略對顧客行為的影響。這種模型可以根據顧客的特徵和行為預測出他們在接收到某個行銷活動後的購買可能性。下面，我們將探討如何使用 R 和 Python 進行 Uplift 模型的建立和分析。
R 中的 Uplift 模型
首先，我們需要建立一個邏輯迴歸模型（GLM），以預測顧客的購買可能性。然後，我們使用 stepAIC 函式進行逐步迴歸分析，以選擇最優的模型。
# 載入必要的套件
library(MASS)
# 建立 GLM 模型
glm_train_T <- glm(purchase ~., data = mydata_train_T, family = binomial)
# 逐步迴歸分析
step_glm_train_T <- stepAIC(glm_train_T, direction = "both")
# 預測購買可能性
pred_glm_valid_T <- predict(step_glm_train_T, type = "response", newdata = mydata_valid_T)
接下來，我們需要計算 Uplift 分數，即顧客在接收到行銷活動後的購買可能性與未接收到行銷活動下的購買可能性之間的差異。
# 計算 Uplift 分數
mydata_valid_T$pred_glm_uplift <- mydata_valid_T$pred_glm_valid_T - mydata_valid_T$pred_glm_valid_T_w_C
最後，我們可以根據 Uplift 分數對顧客進行分組，從而找出哪些顧客最有可能因為行銷活動而進行購買。
# 對顧客進行分組
mydata_valid_T$decile_glm_valid_T <- ntile(mydata_valid_T$pred_glm_uplift, 10)
# 計算每個分組的平均 Uplift 分數和購買率
aggregate(cbind(pred_glm_valid_T, pred_glm_valid_T_w_C, pred_glm_uplift, purchase) ~ decile_glm_valid_T, data = mydata_valid_T, FUN = mean)
Python 中的 Uplift 模型
在 Python 中，我們可以使用 scikit-learn 套件中的決策樹模型來建立 Uplift 模型。
# 載入必要的套件
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 載入資料
c13_mydata_1 = pd.read_csv('Apr_Test_Results.csv', header=0)
# 將資料分割為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(c13_mydata_1.drop('purchase', axis=1), c13_mydata_1['purchase'], test_size=0.2, random_state=42)
# 建立隨機森林決策樹模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
# 預測購買可能性
y_pred = rf.predict_proba(X_test)[:, 1]
同樣地，我們可以計算 Uplift 分數和對顧客進行分組，以找出哪些顧客最有可能因為行銷活動而進行購買。
# 計算 Uplift 分數
uplift = y_pred - rf.predict_proba(X_test)[:, 0]
# 對顧客進行分組
decile = pd.qcut(uplift, 10, duplicates='drop')
# 計算每個分組的平均 Uplift 分數和購買率
print(decile.value_counts())
從提升模型（Uplift Model）和顧客行為預測的應用來看，結合 R 和 Python 的分析方法，能有效區分行銷活動對不同顧客群體的影響。上述程式碼示範瞭如何利用邏輯迴歸（R）和隨機森林（Python）建立 Uplift 模型，並透過十分位數將顧客分層，進一步分析各群體的購買率和平均 Uplift 分數。
分析顯示，透過 Uplift 模型，我們可以識別出對行銷活動反應最積極的顧客群體，並將資源集中在這些高潛力顧客身上，最大化行銷投資回報率。同時，也能辨識出哪些顧客對行銷活動不敏感，甚至可能產生負面效果，從而避免資源浪費，並調整行銷策略。
展望未來，Uplift Modeling 的應用將更加精細化和個人化。隨著機器學習和人工智慧的發展，可以整合更多資料維度，例如顧客的線上行為、社交媒體互動等，建立更精確的預測模型。此外，結合實時資料分析和自動化行銷平臺，可以實作更即時、動態的顧客互動，進一步提升行銷活動的有效性。
對於高階管理者而言，Uplift Modeling 不僅僅是一個資料分析工具，更是一個重要的決策支援系統。它能幫助管理者更深入地理解顧客行為，制定更精準的行銷策略，並最終提升企業的盈利能力。建議管理者將 Uplift Modeling 納入到企業的資料驅動決策流程中，並持續關注相關技術的發展和應用，以保持競爭優勢。 在實務應用上，建議優先將此方法應用於高價值顧客的維護和潛在顧客的開發，以最大化其效益。
