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荣耀标识基于支持向量机的分类模型在业务分类场景中应用探索
在竞争激烈的市场环境中，准确快速地识别高潜力用户成为提升营销效果的关键。本文将介绍如何利用支持向量机（SVM）模型，通过智能数据分析精准定位潜在客户群，特别是在节日促销活动中如何有效提升策略执行力和发掘新的商机。
一、应用场景
在我们的日常工作中，分类问题是我们常会遇见的一个问题。
以端午节到来为例，我们需要识别出高潜用户并将他们的信息提供给跟进团队，以期待获得更良好的活动效果。这就使得识别高潜力用户，变得至关重要。
在本文中，我们将基于支持向量机（SVM）模型，透析如何有效地识别这些高潜力用户。
二、解决方案
支持向量机（Support Vector Machine, 简称SVM）是一种由Cortes和Vapnik在1995年首次提出的机器学习算法。
它在处理小样本、非线性和高维模式识别方面展现出了诸多独特优势。更为值得一提的是，SVM还可以广泛应用于函数拟合等其他机器学习问题中。
1. SVM基本原理
支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种广泛应用的机器学习算法，其核心原理在于在高维空间中构造一个用于分类或回归的超平面。
详细来说，SVM首先将数据集映射到高维空间，接着在该空间中找寻一个最优的超平面，该超平面能够有效地区分不同类别的数据点。这个“最优”的超平面定义为将离它最近的数据点（即支持向量）到超平面的距离最大化。
其分类过程则涉及将新的数据点投影到高维空间，根据其相对于最优超平面的位置来确定其所属类别：如果新数据点在超平面的正方向，则归为正类，反之则为负类。虽然在高维空间中可以有无数个超平面（如感知器），但最大化几何间隔的分离超平面却是唯一的。
2. 支持向量机算法的分类过程
支持向量机（SVM）算法的分类过程主要包括以下四个关键步骤：
- 数据预处理：首先，我们需要对原始数据进行特征提取和特征选择，以将这些数据转化为适合进行进一步分析的格式。
- 特征映射：接着，我们需要将原始的特征空间通过某种映射函数推广到高维特征空间，这样才能使得数据在这个新的空间中变得线性可分。
- 最优超平面选择：在高维特征空间中，我们需寻找一个最优的超平面，使该超平面能有效地将不同类型的数据点分隔开。此处的“最优”超 平面定义为离超平面最近的数据点到超平面的距离最大。
- 确定支持向量：在确定最优超平面後，我们还需要确认支持向量，即这些距离超平面最近的那些数据点。
3. 支持向量机算法的模型构建流程
如下，支持向量机（SVM）模型构建的流程图：
三、应用案例
联动地区，进一步加大对精准潜力用户的运营跟进（例如在端午节活动期间，通过“赏金猎人”分发特定的高潜用户名单，然后由相应的小哥进行专门跟进维护）。这样不仅能够有效放大策略效果，还有助于我们发现新的业务机会。
要识别出具有潜力的用户，我们可以依赖用户的过去行为数据和用户属性。应用支持向量机（SVM）分析工具，对某用户是否是潜力用户进行高效判断。在这个过程中，我们使用二值系统（是：1，否：0）进行简化标注。 核心代码如下：
最终模型效果表现优良：在对147046条记录进行分类预测后，我们达到了99.2%的准确率。
本文由 @yyandbb415 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载
题图来自Unsplash，基于 CC0 协议
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