（二）逻辑回归预测模型 - 南京财经大学统计系.doc

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2017-08-16 发布于天津
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（二）逻辑回归预测模型 - 南京财经大学统计系.doc

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目录一引言年中国移动发展的特点二评估方法介绍一聚类模型算法的工作过程说明算法的步骤二逻辑回归预测模型逻辑回归算法的优点逻辑回归模型算法三模型关联规则的基本概念算法的产生三数据准备与建模分析一数据的预处理二单维度分析三聚类分析四关联分析五逻辑回归分析四模型总结和营销建议参考文献中国移动用户数据业务订购情况评估分析摘要数据业务作为中国移动的主要收入来源已经承担起越来越重要的角色对移动公司当前及下一步发展尤为重要从竞争形势来看同质化竞争愈演愈烈异质化竞争逐步紧迫为了了解中国移动用户数据业务的需求情况为

目录一、引言（2009年中国移动发展的特点） 1 二、评估方法介绍 1 （一）聚类模型 2 1. K-means 算法的工作过程说明 2 2．K-means算法的步骤 2 （二）逻辑回归预测模型 3 1．逻辑回归算法的优点 3 2．逻辑回归模型算法 3 （三）Apriori模型 3 1．关联规则的基本概念 3 2．Apriori算法的产生 4 三、数据准备与建模分析 4 （一）数据的预处理 5 （二）单维度分析 5 （三）聚类分析 8 （四）关联分析 9 （五）逻辑回归分析 10 四、模型总结和营销建议 13 参考文献 14 中国移动用户数据业务订购情况评估分析摘要：数据业务作为中国