1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Modele ierarhice și cu efecte mixte în R
Connected

演習

Exemplu de marketing

Așa cum s-a descris în videoclip, clientul nostru dorește să știe dacă recomandarea unui prieten crește numărul persoanelor care cumpără, în loc să treacă mai departe, produsul său online. Acesta ne-a furnizat un rezumat al datelor sale sub forma unui data.frame numit all_data. Datele includ numărul de Purchases (achiziții) și Pass-uri (renunțări) pentru 4 orașe de test (city), precum și ranking-ul clienților. Această structură de date se pretează la utilizarea funcției cbind() pe cele două coloane de interes pentru a crea o matrice (poți folosi și alte metode de creare a unei matrice în R, dar aceasta este una dintre cele mai simple).

Ești interesat să afli dacă recomandarea unui friend (prieten) crește șansele ca oamenii să cumpere produsul. Pentru a răspunde la această întrebare, vei construi un model glmer() și vei analiza rezultatele acestuia.

Dacă estimarea parametrului pentru friend este semnificativ mai mare decât zero, atunci recomandarea unui prieten crește șansa ca cineva să facă o achiziție. Dacă estimarea parametrului pentru friend este semnificativ mai mică decât zero, atunci recomandarea unui prieten scade șansa ca cineva să facă o achiziție. Dacă estimarea parametrului pentru friend nu diferă semnificativ de zero, atunci recomandarea unui prieten nu are niciun efect asupra deciziei de cumpărare.

指示1 / 2

undefined XP
    1
    2
  • Ajustează un model glmer() folosind data.frame-ul all_data. Folosește cbind(Purchases, Pass) ca variabilă de răspuns, prezisă de friend și ranking (friend merge primul). Folosește city ca efect aleatoriu și setează family = "binomial".
  • Funcția cbind() este necesară deoarece glmer() acceptă doar un input de tip matrice.