本文關鍵詞： 自助法 Logit模型 ROC曲線 AUC 正例覆蓋率 負例覆蓋率　出處：《南京大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：互聯(lián)網電商網站迅猛發(fā)展,產生了大量用戶各層面的信息,大數據時代也己到來。如何利用好海量數據,怎樣為電商營銷服務,這類問題受到越來越多的關注。本文即是利用電商的大數據進行精準營銷的案例。本文闡述的是互聯(lián)網電商優(yōu)惠券的發(fā)放,如何定位目標人群,使得優(yōu)惠券使用度提高,從而提升優(yōu)惠券的ROI。本文先是根據Logit模型利用樣本進行模型擬合,從18個指標中找到相關度高的自變量指標,然后計算ROC曲線,AUC大小來估計模型的預測能力,并且利用bootstrap方法,計算AUC的方差和置信區(qū)間,并對以此加以驗證Logit模型的預測能力和分類效果。最佳概率分類閥值,使得Sensitivity, Specificity最大化。并利用Bootstrap方法對Sensitivity, Specificity分別進行區(qū)間估計。
[Abstract]:The rapid development of Internet e-commerce website has produced a large number of users at all levels of information, big data era has arrived. How to make good use of massive data, how to serve e-commerce marketing. This kind of problem receives more and more attention. This paper is a case of precision marketing by using big data of e-commerce. This article describes the issue of Internet e-commerce coupons and how to locate the target population. The use of coupons is improved, thus enhancing the ROI of coupons. Firstly, according to the Logit model, we use samples to fit the model, and find the independent variable index with high correlation from 18 indicators. Then the ROC curve is calculated to estimate the prediction ability of the model, and the variance and confidence interval of AUC are calculated by using the bootstrap method. And to verify the prediction ability and classification effect of Logit model. The best probability classification threshold value makes Sensitivity. Specificity is maximized and the interval estimates of sensibility and Specificity are carried out using Bootstrap method.
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F713.36;F224

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本文編號：1468979