Machine Learning for Marketing Analytics in R
Verena Pflieger
Data Scientist at INWT Statistics

summary(multipleLM2)
Residual standard error: 13.87 on 4179 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.3522, Adjusted R-squared: 0.3504
F-statistic: 206.5 on 11 and 4179 DF, p-value: < 2.2e-16

AIC() z balíčku statsstepAIC() z balíčku MASSAIC(multipleLM2)
33950.45
head(clvData2)
# A tibble: 6 x 14
customerID nOrders nItems daysSinceLastOrder margin returnRatio
<int> <int> <int> <int> <dbl> <dbl>
1 2 16 40 2 57.62 0.18
2 3 1 5 124 29.69 1.00
3 4 15 30 68 56.26 0.16
4 5 23 41 103 58.84 0.03
5 6 2 4 104 29.31 0.00
6 7 6 10 41 35.72 0.06
#... with 8 more variables: shareOwnBrand <dbl>, shareVoucher <dbl>,
# shareSale <dbl>, gender <chr>, age <int>, marginPerOrder <dbl>,
# marginPerItem <dbl>, itemsPerOrder <dbl>
predMargin <- predict(multipleLM2,
newdata = clvData2)
head(predMargin)
1 2 3 4 5 6
51.10204 31.63335 51.90008 52.62200 36.65194 33.84383
mean(predMargin, na.rm = TRUE)
33.95147
| Poznatky – lineární regrese | |
|---|---|
| Naučili jste se... | predikovat budoucí celoživotní hodnotu zákazníka |
| používat lineární regresi pro modelování spojité proměnné | |
| že proměnné pro modelování a predikci musí mít stejné názvy |
| Poznatky z modelu | |
|---|---|
| Naučili jste se... | že marže za jeden rok je dobrým prediktorem marže v následujícím roce |
| čím delší doba od poslední objednávky, tím nižší očekávaná marže | |
| charakteristiky jako pohlaví a věk se zdají být pro predikci marže nevýznamné | |
| atd... |
Machine Learning for Marketing Analytics in R