【摘 要】
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随着房地产行业调控的不断深入，现在的房地产企业无论是在规划阶段、设计阶段、建设阶段还是在销售阶段都需要“精耕细作”，在不断强化本身产品价值基础上对营销策略进行革新，以更加精准的定位客群，充分挖掘客户资源。本论文利用X公司CRM系统中某项目蓄客期客户数据及交易数据，经数据清洗、脱敏后按客户因素、项目因素以及交互因素三部分进行组织，在数据降维后进行分类预测模型的构建，对客户认购行为进行分析。 在研究
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随着房地产行业调控的不断深入，现在的房地产企业无论是在规划阶段、设计阶段、建设阶段还是在销售阶段都需要“精耕细作”，在不断强化本身产品价值基础上对营销策略进行革新，以更加精准的定位客群，充分挖掘客户资源。本论文利用X公司CRM系统中某项目蓄客期客户数据及交易数据，经数据清洗、脱敏后按客户因素、项目因素以及交互因素三部分进行组织，在数据降维后进行分类预测模型的构建，对客户认购行为进行分析。
在研究方法上，经对相关分类回归模型（Logistic回归、Probit回归）以及判别分析方法（神经网络、贝叶斯分类、决策树、SVM等）进行论证后，最终选择Logistic回归作为本论文的实证分析模型。经训练后的模型拟合优度良好，利用该模型对后续期别数据进行认购预测取得了比较满意的效果，具有较强的实践应用价值，不仅仅可以帮助企业有效开展精准营销工作，更可以促进企业现金流快速回正，帮助企业合理安排货值及推盘节奏;同时对于后续项目的产品改进以及保障企业稳定发展方面亦有重要的参考意义。
在本论文结尾部分，对研究成果在未来更深入的应用进行了分析，并对该研究领域可以进一步推进的方向进行了展望。
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