Last time we looked at a starting p

Last time we looked at a starting point for a classification model for determining the “goodness” of customers, based on some selected dimensions of value, measures, weights, scores and classification levels and thresholds. That being said, these classifications divide your customer based on your criteria.

What might be interesting is to explore similarities of those customers within each of the classes that can be used in two different ways. The first is for segmentation purposes: to identify characteristics of specific variables that can be used proactively for new customers to predict which class they will fall into. An example might be that many of the “good” customers live in an area with a median annual household income between $75,000 and $95,000 and own their own homes. That would suggest that a new customer whose annual household income is $84,000 and lives in her own home is likely to be a “good” customer.

Kết quả (Việt) 1:

Thời gian qua chúng tôi nhìn vào một điểm khởi đầu cho một mô hình phân loại để xác định "lòng tốt" của khách hàng, dựa trên một số kích thước được chọn giá trị, các biện pháp, trọng lượng, số điểm và phân loại mức độ và ngưỡng. Điều đó đang được nói, những phân chia khách hàng của bạn dựa trên tiêu chí của bạn.Những gì có thể là thú vị là để khám phá các điểm tương đồng của những khách hàng trong mỗi lớp học có thể được sử dụng trong hai cách khác nhau. Đầu tiên là phân đoạn nhằm mục đích: để xác định các đặc tính của các biến cụ thể có thể được sử dụng chủ động cho khách hàng mới để dự đoán mà lớp học họ sẽ rơi vào. Một ví dụ có thể nhiều người trong số các khách hàng "tốt" sống trong một khu vực với một trung bình thu nhập giữa $75,000 và $95.000 và sở hữu nhà riêng của họ. Mà sẽ đề nghị rằng một khách hàng mới có thu nhập là $84,000 và sống trong ngôi nhà của mình có khả năng là một khách hàng "tốt".

Kết quả (Việt) 2:

Thời gian qua chúng ta nhìn vào một điểm khởi đầu cho một mô hình phân loại để xác định "lòng tốt" của khách hàng, dựa trên một số kích thước lựa chọn giá trị, biện pháp, trọng lượng, điểm số và mức độ phân loại và ngưỡng. Điều đó đang được nói, những phân loại phân chia khách hàng của mình dựa trên các tiêu chí của bạn. Điều gì có thể thú vị là để khám phá sự tương đồng của những khách hàng trong mỗi lớp học có thể được sử dụng trong hai cách khác nhau. Đầu tiên là cho mục đích phân đoạn: xác định đặc điểm của các biến cụ thể mà có thể được sử dụng chủ động cho khách hàng mới để dự đoán những lớp họ sẽ rơi vào. Một ví dụ có thể là nhiều khách hàng "tốt" sống trong một khu vực có thu nhập hộ gia đình hàng năm trung bình từ $ 75,000 đến $ 95,000 và có nhà riêng. Điều đó sẽ đề nghị rằng một khách hàng mới có thu nhập hộ gia đình hàng năm là $ 84,000 và sống ở nhà riêng của cô có thể sẽ là một "tốt" của khách hàng.