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如何在 R/Python 中创建 Pareto/NBD 模型来衡量 CLV(客户生命周期值(value))，其中包括时不变协变量的影响？
到目前为止，我已经使用 R 中的 BYTD 包和 Python 中的 lifetimes 模块来创建 Pareto/NBD 模型，但只能使用交易数据。这些包的文档没有指定包含协变量的方法。
最佳答案
有一个名为 CLVTools 的新 R 包，它实现了为 Pareto/NBD 模型包含时不变协变量的可能性:https://cran.r-project.org/package=CLVTools
以下是基于服装零售商数据的分步演练:https://www.clvtools.com/articles/CLVTools.html
关于python - 如何在 R/Python 中的 Pareto/NBD 模型中合并协变量？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41156035/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！