1 .邏輯回歸模型：個(gè)性化推薦系統(tǒng)
個(gè)性化推薦系統(tǒng)是充分根據(jù)用戶歷史行為、地理位置、社交關(guān)系等推薦一些用戶想要的個(gè)性化結(jié)果。
推薦的核心問題是如何發(fā)現(xiàn)用戶對(duì)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(fā)現(xiàn)自己偏好的商品。
個(gè)性化推薦系統(tǒng)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)非常普遍：比如音樂推薦、電影推薦、性化閱讀推薦、社交網(wǎng)絡(luò)好友推薦、朋友圈推薦以及基于位置的服務(wù)推薦等。
據(jù)統(tǒng)計(jì)，Netflix有60%多的電影因推薦而被觀看，Google News因推薦提升40%的點(diǎn)擊率，亞馬遜因推薦被購(gòu)買的銷售占比高達(dá)38%。

1.1 常見的個(gè)性化推薦模型

• 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦 （user-item）
  基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦的前提是用戶已經(jīng)購(gòu)買了某個(gè)商品，然后根據(jù)用戶已購(gòu)買商品和其他商品之間的相關(guān)性做出推薦。關(guān)聯(lián)規(guī)則的建立是采用概率統(tǒng)計(jì)的方式來(lái)判斷某兩種或者多種商品之間的相關(guān)性有多大。
• 協(xié)同過濾推薦
  協(xié)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(chǎn)生推薦結(jié)果。
  ● 用戶和用戶（user-user）：只要找出相似用戶喜歡的物品，并預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶對(duì)對(duì)應(yīng)物品的評(píng)分，就可以找到評(píng)分最高的若干個(gè)物品推薦給用戶。
  ● 物品和物品（item-item）：只要找到了目標(biāo)用戶對(duì)某些物品的評(píng)分，那么我們就可以對(duì)相似度高的類似物品進(jìn)行預(yù)測(cè)，將評(píng)分最高的若干個(gè)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(tǒng)計(jì)學(xué)模型，用于估計(jì)某種事物的可能性。比如某用戶購(gòu)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(diǎn)擊的可能性等。
• 通過邏輯回歸，可以得到某用戶購(gòu)買某品牌的可能性，最終按照這個(gè)可能性排序來(lái)取top-k進(jìn)行推薦。
• 邏輯回歸模型的實(shí)現(xiàn)
  1.將用戶年齡、性別、物品屬性、物品描述、當(dāng)前時(shí)間、當(dāng)前地點(diǎn)等特征轉(zhuǎn)換成數(shù)值型特征向量
  2.確定邏輯回歸模型的優(yōu)化目標(biāo)（以優(yōu)化點(diǎn)擊率為例），利用已有樣本數(shù)據(jù)對(duì)邏輯回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，確定邏輯回歸模型的內(nèi)部參數(shù)
  3.在模型服務(wù)階段，將特征向量輸入邏輯回歸模型，經(jīng)過邏輯回歸模型的推斷，得到用戶“點(diǎn)擊”物品的概率
  4.利用“點(diǎn)擊概率”對(duì)所有候選物品進(jìn)行排序，得到推薦列表

2.波士頓矩陣模型：產(chǎn)品定位
波士頓矩陣(BCG Matrix) 又稱市場(chǎng)增長(zhǎng)率—相對(duì)市場(chǎng)份額矩陣、波士頓咨詢集團(tuán)法、四象限分析法、產(chǎn)品系列結(jié)構(gòu)管理法等。

波士頓矩陣采用銷售增長(zhǎng)率和市場(chǎng)占有率兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量產(chǎn)品。銷售增長(zhǎng)率與市場(chǎng)占有率既相互影響，又互為條件。
通過以上兩個(gè)因素相互作用，會(huì)出現(xiàn)四種不同性質(zhì)的產(chǎn)品類型，形成
不同的產(chǎn)品發(fā)展前景：
● 銷售增長(zhǎng)率和市場(chǎng)占有率“雙高”的產(chǎn)品群（明星類產(chǎn)品）
● 銷售增長(zhǎng)率和市場(chǎng)占有率“雙低”的產(chǎn)品群（瘦狗類產(chǎn)品）
● 銷售增長(zhǎng)率高、市場(chǎng)占有率低的產(chǎn)品群（問號(hào)類產(chǎn)品）
● 銷售增長(zhǎng)率低、市場(chǎng)占有率高的產(chǎn)品群（現(xiàn)金牛類產(chǎn)品）

2.1 波士頓矩陣模型的分析思路

• 明星產(chǎn)品：
  高增長(zhǎng)且高市場(chǎng)占有率，發(fā)展前景好，競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)，需加大投資以支持其發(fā)展；
• 現(xiàn)金牛產(chǎn)品：
  低增長(zhǎng)但高市場(chǎng)占有率，成熟市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者，應(yīng)降低投資，維持市場(chǎng)占有率并延緩衰退
• 問題產(chǎn)品：
  高增長(zhǎng)但低市場(chǎng)占有率，發(fā)展前景好但市場(chǎng)開拓不足，需謹(jǐn)慎投資；
• 瘦狗類產(chǎn)品：
  低增長(zhǎng)且低市場(chǎng)占有率，利潤(rùn)率低甚至虧損，應(yīng)采取撤退戰(zhàn)略。
  
  2.2 波士頓矩陣模型在用戶分類中的應(yīng)用
• 明星型用戶：
  消費(fèi)次數(shù)和客單價(jià)均高于平均水平，值得我們重點(diǎn)關(guān)注，有針對(duì)性的增加運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，提高用戶的忠誠(chéng)度
• 金牛型用戶：
  客單價(jià)低于平均水平，但是消費(fèi)頻次高，能給企業(yè)帶來(lái)穩(wěn)定的收益，一般不需要特別關(guān)注
• 問題型用戶：
  客單價(jià)高于平均水平，但是消費(fèi)頻次低。對(duì)于這類用戶應(yīng)當(dāng)通過推送、郵件、優(yōu)惠券等活動(dòng)促進(jìn)回訪，提高消費(fèi)頻次
• 瘦狗型用戶：
  客單價(jià)和消費(fèi)次數(shù)均低于平均水平，應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步了解用戶的痛點(diǎn)，適當(dāng)采取個(gè)性化推薦、搭售等活動(dòng)提高用戶的客單價(jià)和消費(fèi)次數(shù)
  

總結(jié)

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?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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