《表1 两个数据集的基本情况》

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《非合约型客户终身价值的稳健性度量:经典方法与机器学习算法的综合测算研究》

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样本集划分的意义在于:后续将基于第一阶段数据估计Pareto/NBD和BG/NBD模型的参数，以及每个顾客未来的单次购买金额。进一步，将基于Pareto/NBD和BG/NBD的模型参数估计值、单次购买金额以及顾客第一阶段的历史购买行为，预测顾客第二阶段活跃期内的消费频数并测算CLV。此外，在GAM和SVM中，以第一阶段的相关数据作为解释变量，第二阶段的相关数据作为被解释变量构建模型，估计模型参数并测算CLV。由于商家营销、门店促销以及节假日等因素的影响，并非在各个时段上顾客的购买行为均呈现均匀特点，因此近似相等时长的阶段划分是比较合理的。两个数据集的基本情况如表1所示。