1 .邏輯回歸模型：個性化推薦系統
個性化推薦系統是充分根據用戶歷史行為、地理位置、社交關系等推薦一些用戶想要的個性化結果。
推薦的核心問題是如何發現用戶對潛在商品的偏好，在用戶沒有明確意圖的情況下，幫助用戶發現自己偏好的商品。
個性化推薦系統在互聯網行業非常普遍：比如音樂推薦、電影推薦、性化閱讀推薦、社交網絡好友推薦、朋友圈推薦以及基于位置的服務推薦等。
據統計，Netflix有60%多的電影因推薦而被觀看，Google News因推薦提升40%的點擊率，亞馬遜因推薦被購買的銷售占比高達38%。

1.1 常見的個性化推薦模型

• 基于關聯規則的推薦 （user-item）
  基于關聯規則的推薦的前提是用戶已經購買了某個商品，然后根據用戶已購買商品和其他商品之間的相關性做出推薦。關聯規則的建立是采用概率統計的方式來判斷某兩種或者多種商品之間的相關性有多大。
• 協同過濾推薦
  協同過濾推薦是利用最近鄰算法得到用戶和用戶，物品和物品的相似程度而產生推薦結果。
  ● 用戶和用戶（user-user）：只要找出相似用戶喜歡的物品，并預測目標用戶對對應物品的評分，就可以找到評分最高的若干個物品推薦給用戶。
  ● 物品和物品（item-item）：只要找到了目標用戶對某些物品的評分，那么我們就可以對相似度高的類似物品進行預測，將評分最高的若干個相似物品推薦給用戶。
• 邏輯回歸模型
• 邏輯回歸（Logistic Regression）是一種用于解決二分類（0 或1）問題的統計學模型，用于估計某種事物的可能性。比如某用戶購買某商品的可能性，某病人患有某種疾病的可能性，以及某廣告被用戶點擊的可能性等。
• 通過邏輯回歸，可以得到某用戶購買某品牌的可能性，最終按照這個可能性排序來取top-k進行推薦。
• 邏輯回歸模型的實現
  1.將用戶年齡、性別、物品屬性、物品描述、當前時間、當前地點等特征轉換成數值型特征向量
  2.確定邏輯回歸模型的優化目標（以優化點擊率為例），利用已有樣本數據對邏輯回歸模型進行訓練，確定邏輯回歸模型的內部參數
  3.在模型服務階段，將特征向量輸入邏輯回歸模型，經過邏輯回歸模型的推斷，得到用戶“點擊”物品的概率
  4.利用“點擊概率”對所有候選物品進行排序，得到推薦列表

2.波士頓矩陣模型：產品定位
波士頓矩陣(BCG Matrix) 又稱市場增長率—相對市場份額矩陣、波士頓咨詢集團法、四象限分析法、產品系列結構管理法等。

波士頓矩陣采用銷售增長率和市場占有率兩個指標來衡量產品。銷售增長率與市場占有率既相互影響，又互為條件。
通過以上兩個因素相互作用，會出現四種不同性質的產品類型，形成
不同的產品發展前景：
● 銷售增長率和市場占有率“雙高”的產品群（明星類產品）
● 銷售增長率和市場占有率“雙低”的產品群（瘦狗類產品）
● 銷售增長率高、市場占有率低的產品群（問號類產品）
● 銷售增長率低、市場占有率高的產品群（現金牛類產品）

2.1 波士頓矩陣模型的分析思路

• 明星產品：
  高增長且高市場占有率，發展前景好，競爭力強，需加大投資以支持其發展；
• 現金牛產品：
  低增長但高市場占有率，成熟市場的領導者，應降低投資，維持市場占有率并延緩衰退
• 問題產品：
  高增長但低市場占有率，發展前景好但市場開拓不足，需謹慎投資；
• 瘦狗類產品：
  低增長且低市場占有率，利潤率低甚至虧損，應采取撤退戰略。
  
  2.2 波士頓矩陣模型在用戶分類中的應用
• 明星型用戶：
  消費次數和客單價均高于平均水平，值得我們重點關注，有針對性的增加運營活動，提高用戶的忠誠度
• 金牛型用戶：
  客單價低于平均水平，但是消費頻次高，能給企業帶來穩定的收益，一般不需要特別關注
• 問題型用戶：
  客單價高于平均水平，但是消費頻次低。對于這類用戶應當通過推送、郵件、優惠券等活動促進回訪，提高消費頻次
• 瘦狗型用戶：
  客單價和消費次數均低于平均水平，應當進一步了解用戶的痛點，適當采取個性化推薦、搭售等活動提高用戶的客單價和消費次數
  

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【数据分析】业务分析中常见模型-波士顿矩阵、逻辑回归模型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。