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DataSciences版 - 请教一道面试题:如何通过上一年度各州以及各CBSA的销售数据来(转载)
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r******r
发帖数: 2
1
【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: redcolor (呵呵), 信区: Statistics
标 题: 请教一道面试题:如何通过上一年度各州以及各CBSA的销售数据来决定来年的重点销售区域?
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Feb 11 22:23:07 2014, 美东)
如题,现有上一年度的各州以及Core Based Statistical Area(CBSA)的年度销售总额
数据
,请问该用什么方法来分析这些数据来确定第二年度的销售重点地区和城市呢?还有,
应该如何考虑当年的各州以及各CBSA的macroeconomic indicators??谢谢!!!
c********h
发帖数: 330
2
抛砖引玉吧,我就随便说说自己的想法
不太清楚CBSA是什么,大概查了一下,好像每个州都会有好几个这样的area,每个area
可能有好几个城市,那么可以用mixed effect model.
e.g. data looks like
sales city area state macroeconomic-indicators
y1 c1 a1 s1 x1
y2 c2 a1 s1 x2
y3 c3 a2 s1 x3
y4 c4 a3 s2 x4
...
比如说用linear mixed effect model
y ~ macroeconomic-indicators + (1|area) + (1|state)
对于macroeconomic-indicators,可以看哪些fixed effects显著。也可以test
对于area和state,可以看predicted intervals on area 和 state,确定哪些地区和
州的interval 在0的右边,说明它们比average sale高,可能需要重点销售
大家多指点
d*******u
发帖数: 5337
3
好像是这么回事。
s******o
发帖数: 283
4
很牛,问什么要用mixed effect model?

area

【在 c********h 的大作中提到】
: 抛砖引玉吧,我就随便说说自己的想法
: 不太清楚CBSA是什么,大概查了一下,好像每个州都会有好几个这样的area,每个area
: 可能有好几个城市,那么可以用mixed effect model.
: e.g. data looks like
: sales city area state macroeconomic-indicators
: y1 c1 a1 s1 x1
: y2 c2 a1 s1 x2
: y3 c3 a2 s1 x3
: y4 c4 a3 s2 x4
: ...

d****n
发帖数: 12461
5
Core Based Statistical Area
城市比较麻烦,因为不是1-1从属关系。还是直接用门店最好。用城市你就输了,后来
做population校正麻烦无穷。

area

【在 c********h 的大作中提到】
: 抛砖引玉吧,我就随便说说自己的想法
: 不太清楚CBSA是什么,大概查了一下,好像每个州都会有好几个这样的area,每个area
: 可能有好几个城市,那么可以用mixed effect model.
: e.g. data looks like
: sales city area state macroeconomic-indicators
: y1 c1 a1 s1 x1
: y2 c2 a1 s1 x2
: y3 c3 a2 s1 x3
: y4 c4 a3 s2 x4
: ...

c********h
发帖数: 330
6
这样啊,因为我看问题是城市和地区,不太了解具体的数据

【在 d****n 的大作中提到】
: Core Based Statistical Area
: 城市比较麻烦,因为不是1-1从属关系。还是直接用门店最好。用城市你就输了,后来
: 做population校正麻烦无穷。
:
: area

c********h
发帖数: 330
7
我不太清楚具体数据是什么样子,只是根据楼主的问题大概想了想
用mixed effect是因为每个城市,每个地区,每个州的情况不一样,来自于同一个城市
的obs是不独立的,想要capture这些city to city, area to area, state to state的
variation,mixed effect model应该是最常见的

【在 s******o 的大作中提到】
: 很牛,问什么要用mixed effect model?
:
: area

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