你已經從我這裡了解一些羅吉斯迴歸背後的數學。 現在我想知道：當應變數只取 0 與 1 時，你會如何轉換它，才能檢視解釋變數對其的線性影響？
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要如何判斷哪些顧客對你的業務最有價值？學習如何用線性迴歸來建模顧客終身價值。
預測顧客是否會離開（流失）對於鎖定高價值顧客並挽留有風險者至關重要。學習如何用羅吉斯迴歸建模顧客流失。
當前練習
學習如何用存活分析來建模事件發生的時間。這可以是到下一次下單的時間，或是一個人流失之前的時間。
CRM 資料可能非常龐雜。你蒐集的每一個指標都可能包含有關顧客的有趣資訊。但當變數太多時，資料集就不好處理。學習如何用主成分分析減少資料中的變數數量。這不僅有助於更深入理解資料，PCA 也能將資訊濃縮成單一指數，並在含有許多高度相關變數的迴歸分析中解決多重共線性問題。
