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判斷題不能盲目使用用戶畫像，畫像多維靜態(tài)特征，用戶特征隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化，也可能隨場(chǎng)景而不同。

1.判斷題當(dāng)缺失數(shù)據(jù)占全部數(shù)據(jù)很小比例時(shí)，可以采取直接刪除的方法進(jìn)行處理。

2.判斷題在用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，對(duì)于同一自變量X，在同一置信水平下，相對(duì)應(yīng)的因變量y的預(yù)測(cè)區(qū)間要比置信區(qū)間的范圍大一些。

3.判斷題數(shù)據(jù)可視化可以使人們更理解數(shù)據(jù)。

4.判斷題SVM算法更適用于稀有事件的分類問題，如客戶流失、欺詐偵測(cè)等。

5.判斷題忠誠的客戶來源于滿意的客戶，滿意的客戶不一定是忠誠的客戶。

6.判斷題聚類算法通常按照中心點(diǎn)或者分層的方式對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并，所以聚類算法試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類。

7.判斷題RFM模型是Recency Frequency Monetary三個(gè)首字母的縮寫，根據(jù)最近一次消費(fèi)，消費(fèi)頻率，消費(fèi)金額研究客戶特征，并對(duì)客戶進(jìn)行等級(jí)劃分。

8.判斷題SVM算法通過搜索最大邊緣超平面來實(shí)現(xiàn)分類，并期望具有較大邊緣的超平面對(duì)測(cè)試集或未知分類的數(shù)據(jù)集比具有較小邊緣的超平面更準(zhǔn)確。

9.判斷題提升度是支持度與置信度的比值。

10.判斷題用戶建模就是通過邏輯回歸，時(shí)間序列等預(yù)測(cè)算法，SVM，貝葉斯等分類，聚類算法LDA等文本挖掘方法以及歐氏距離，余弦相似度等定義人群的用戶畫像。