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文檔簡介

響應(yīng)模型論文:Logistic回歸在營銷響應(yīng)模型中的實證分析【中文摘要】在公司營銷活動中,使用最為頻繁的一種預(yù)測是響應(yīng)模型,響應(yīng)模型的目標(biāo)是預(yù)測哪些用戶會對某種產(chǎn)品或者是服務(wù)進行響應(yīng),利用響應(yīng)模型來預(yù)測哪些用戶最有可能對營銷活動進行響應(yīng),這樣,在以后的類似的營銷活動時,利用響應(yīng)模型預(yù)測出最有可能響應(yīng)的用戶,從而只對這些用戶進行營銷活動,這樣的營銷活動定位目標(biāo)用戶更準確,并能降低公司的營銷成本,提高投資回報率本文采用在XX省2010年11月舉辦的短信奪寶活動數(shù)據(jù),首先分析響應(yīng)變量與各解釋變量的相關(guān)性,最后采用LOGISTIC回歸分析法構(gòu)建了含有7個解釋變量的營銷響應(yīng)模型,并對模型的預(yù)測準確性做了檢驗,結(jié)果顯示預(yù)測效果較好,并提出了模型改進建議?!居⑽恼縄nthecompany’smarketingactivities,themostfrequentlyusedpredictionisresponsemodeling.Thegoalofresponsemodelingistopredictwhattheuserwouldhaveaproductoraserviceresponse,hefuturesimilarmarketingactivities,usingresponsemodelingtopredicttheusersmostlikelytorespond,sothatonlythoseusersformarketingactivities,thismarketingactivitiestotargetusersmoreaccurately,andtoreducethecompany’smarketingcostsandincreasereturnoninvestment.Inthispaper,weadoptedtheINDIANAactivitiesdatathatheldinXXprovinceinNovember2010.Firstly,weanalyzethecorrelationoftheresponsevariablesandtheexplanatoryvariables,finally,weconstructedthelogisticregressionanalysiswithsevenexplanatoryvariablesofthemarketingresponsemodeling,andtestthepredictionaccuracyofthemodeling,theresultsshowthatthemodelpredictswithhighaccuracy,andputforwardsuggestionsforimprovementofthemodel.【關(guān)鍵詞】響應(yīng)模型相關(guān)分析LOGISTIC回歸分析【英文關(guān)鍵詞】ResponsemodelingCorrelationanalysisLogisticregressionanalysis【目錄】Logistic回歸在營銷響應(yīng)模型中的實證分析

摘要

6-7

Abstract

7

第1章緒論

10-12

1.1研究背景

10-11

1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

11

1.3本文研究目的與所做的工作

11-12

第2章LOGISTIC回歸模型及估計

12-19

2.1LOGISTIC回歸模型

12-15

2.2虛擬變量

15

2.3LOGISTIC回歸模型估計

15-18

2.4本章小結(jié)

18-19

第3章LOGISTIC模型評價與統(tǒng)計檢驗

19-25

3.1LOGISTIC整體模型的檢驗

19-21

3.2LOGISTIC回歸系數(shù)顯著性檢驗

21-24

3.3本章小結(jié)

24-25

第4章數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征分析

25-36

4.1數(shù)據(jù)采集與整理

25

4.2缺失值與異常值處理

25-26

4.3描述性統(tǒng)計量分析

26-28

4.4列聯(lián)表分析

28-30

4.5兩獨立樣本T檢驗

30-32

4.6兩樣本W(wǎng)ILCONXON秩和檢驗

32-35

4.7本章小結(jié)

35-36

第5章LOGISTIC回歸在營銷響應(yīng)模型中的實證分析

36-42

5.1自變量選取與樣本數(shù)據(jù)選取

36

5.2虛擬變量的設(shè)置

36-37

5.3LOGISTIC回歸模型的自變量篩選

37

5.4模型結(jié)果

37-40

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