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1700497611 12 第10章 预测响应（分类）模型的典型应用和技术小窍门 [:1700500846]
1700497612 12.1 10.1 神经网络技术的实践应用和注意事项 [:1700500874]
1700497613 12.1.1 10.1.1 神经网络的原理和核心要素 [:1700500881]
1700497614 12.1.2 10.1.2 神经网络的应用优势 [:1700500924]
1700497615 12.1.3 10.1.3 神经网络技术的缺点和注意事项 [:1700500940]
1700497616 12.2 10.2 决策树技术的实践应用和注意事项 [:1700500960]
1700497617 12.2.1 10.2.1 决策树的原理和核心要素 [:1700500967]
1700497618 12.2.2 10.2.2 CHAID算法 [:1700500985]
1700497619 12.2.3 10.2.3 CART算法 [:1700501003]
1700497620 12.2.4 10.2.4 ID3算法 [:1700501011]
1700497621 12.2.5 10.2.5 决策树的应用优势 [:1700501019]
1700497622 12.2.6 10.2.6 决策树的缺点和注意事项 [:1700501043]
1700497623 12.3 10.3 逻辑回归技术的实践应用和注意事项 [:1700501061]
1700497624 12.3.1 10.3.1 逻辑回归的原理和核心要素 [:1700501066]
1700497625 12.3.2 10.3.2 回归中的变量筛选方法 [:1700501163]
1700497626 12.3.3 10.3.3 逻辑回归的应用优势 [:1700501177]
1700497627 12.3.4 10.3.4 逻辑回归应用中的注意事项 [:1700501185]
1700497628 12.4 10.4 多元线性回归技术的实践应用和注意事项 [:1700501201]
1700497629 12.4.1 10.4.1 线性回归的原理和核心要素 [:1700501214]
1700497630 12.4.2 10.4.2 线性回归的应用优势 [:1700501242]
1700497631 12.4.3 10.4.3 线性回归应用中的注意事项 [:1700501256]
1700497632 12.5 10.5 模型的过拟合及对策 [:1700501270]
1700497633 12.6 10.6 一个典型的预测响应模型的案例分享 [:1700501308]
1700497634 12.6.1 10.6.1 案例背景 [:1700501311]
1700497635 12.6.2 10.6.2 基本的数据摸底 [:1700501323]
1700497636 12.6.3 10.6.3 建模数据的抽取和清洗 [:1700501362]
1700497637 12.6.4 10.6.4 初步的相关性检验和共线性排查 [:1700501389]
1700497638 12.6.5 10.6.5 潜在自变量的分布转换 [:1700501404]
1700497639 12.6.6 10.6.6 自变量的筛选 [:1700501426]
1700497640 12.6.7 10.6.7 响应模型的搭建与优化 [:1700501439]
1700497641 12.6.8 10.6.8 冠军模型的确定和主要的分析结论 [:1700501449]
1700497642 12.6.9 10.6.9 基于模型和分析结论基础上的运营方案 [:1700501481]
1700497643 12.6.10 10.6.10 模型落地应用效果跟踪反馈 [:1700501495]
1700497644 13 第11章 用户特征分析的典型应用和技术小窍门 [:1700501510]
1700497645 13.1 11.1 用户特征分析所适用的典型业务场景 [:1700501534]
1700497646 13.1.1 11.1.1 寻找目标用户 [:1700501541]
1700497647 13.1.2 11.1.2 寻找运营的抓手 [:1700501555]
1700497648 13.1.3 11.1.3 用户群体细分的依据 [:1700501571]
1700497649 13.1.4 11.1.4 新品开发的线索和依据 [:1700501583]
1700497650 13.2 11.2 用户特征分析的典型分析思路和分析技术 [:1700501599]
1700497651 13.2.1 11.2.1 3种划分的区别 [:1700501604]
1700497652 13.2.2 11.2.2 RFM [:1700501620]
1700497653 13.2.3 11.2.3 聚类技术的应用 [:1700501644]
1700497654 13.2.4 11.2.4 决策树技术的应用 [:1700501656]
1700497655 13.2.5 11.2.5 预测（响应）模型中的核心自变量 [:1700501668]
1700497656 13.2.6 11.2.6 假设检验的应用 [:1700501680]
1700497657 13.3 11.3 特征提炼后的评价体系 [:1700501690]
1700497658 13.4 11.4 用户特征分析与用户预测模型的区别和联系 [:1700501708]
1700497659 13.5 11.5 用户特征分析案例 [:1700501722]
1700497660 14 第12章 运营效果分析的典型应用和技术小窍门 [:1700501734]
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