time-series - 我们可以预测每个客户进行交易的日期吗？

Question

我遇到了一个项目，其中我们在数据集中有变量，例如客户 ID、他们购买产品的日期、他们购买的产品类型和产品价格。我想预测客户可能在什么日期进行交易以及他们可能购买什么产品。日期可以是天、周或月。

根据我的理解，我认为我必须将问题分成不同的模型。第一个模型预测每个客户将购买的产品。第二个模型预测每个客户可能发生的交易日期。显然，对于第一个模型，我们应该使用分类机器学习模型。我不确定我应该为第二个模型使用哪种模型。它可能是时间序列，但我还没有预测模型的日期。我希望我是正确的轨道。

主要问题是:

我们可以根据任何机器学习技术以天、周或月为单位预测日期吗？

我们可以预测每个客户要购买的日期和产品吗？还是我们需要拆分问题并为其执行单独的模型？

建议将不胜感激!

Answer 1

查看 BTYD 包:

http://cran.r-project.org/web/packages/BTYD/vignettes/BTYD-walkthrough.pdf

它使用贝叶斯模型对客户购买行为进行建模——无论是在个人客户层面还是总体层面。它当然可以解决您的客户“何时”购买的问题。关于“哪些产品”的问题 - 我怀疑您可以单独为特定产品(或一组产品)的购买过程建模。