逻辑回归法分析品牌知名度和购买意向

Question

自变量分为收看过和没有收看过，收看过为1，没有收看过为0；因变量分为两个，第一个是品牌知名度，品牌知名度提高为1，没有提高为0；第二个因变量是购买意向，有购买意向为1，没有购买意向为0。调查人数为5000人，以观看这三个软件为主要调查分别是shots、快手、抖音。在2022年通过调查5000人，其中看过的占56.5%（2825人），没有看过的占43.5%。其中看过的56.5%（2825人）中看shots的人占74.8%、看抖音抖音的人占43.4%、看快手的站53.4%。在2023年通过调查5000人，其中看过的占68.9%（3445人），没有看过的占31.1%。其中看过的68.9%（3445人）中看shots占87.1%，看过快手的人占57.9%，看过抖音的占34.5%。
shots和快手用户是观看内容为主，抖音是点赞、关注、购买、使用服务为主。快手通过291人调查发现，购买或使用相关产品的服务占7.6%；shots通过调查307人发现购买或使用相关产品的服务占9.1%；抖音通过调查400人发现购买或使用相关产品的服务占14.2%。
通过以上数据用逻辑回归法来分析品牌知名度和购买意向的数据分析（内容数据有可能残缺，告诉我数据残存部分，我会补齐后再告诉你）

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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要使用逻辑回归法分析品牌知名度和购买意向之间的关系，你需要构建一个逻辑回归模型，该模型可以预测一个二元结果（例如，品牌知名度提高与否，有购买意向与否）。以下是使用Python进行逻辑回归分析的一般步骤，以及你需要补齐的数据和可能的代码实现。

补齐数据

1. 用户观看行为数据：需要具体到每个软件的观看人数和比例，以及这些用户中品牌知名度提高和购买意向的具体数据。
2. 用户特征数据：可能影响品牌知名度和购买意向的其他因素，如用户的年龄、性别、收入水平等。
3. 时间序列数据：2022年和2023年的用户行为和品牌知名度变化数据。

逻辑回归模型构建步骤

1. 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
2. 特征工程：根据业务理解，创建有助于模型预测的特征。
3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集。
4. 模型训练：使用训练集数据训练逻辑回归模型。
5. 模型评估：使用测试集数据评估模型性能。
6. 结果解释：解释模型的系数，了解不同因素对品牌知名度和购买意向的影响。

Python代码实现示例

这里提供一个简单的逻辑回归模型构建的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# 假设df是包含所有数据的DataFrame
# 假设'watched', 'brand_awareness', 'purchase_intention'是特征列
# 假设'brand_awareness'和'purchase_intention'是因变量，取值为0或1

# 数据清洗和特征工程
# ...

# 划分数据集
X = df[['watched', 'age', 'gender', 'income', 'software_type']]  # 特征列
y_brand_awareness = df['brand_awareness']
y_purchase_intention = df['purchase_intention']

X_train, X_test, y_train_brand, y_test_brand = train_test_split(X, y_brand_awareness, test_size=0.2, random_state=42)
X_train_pi, X_test_pi, y_train_pi, y_test_pi = train_test_split(X, y_purchase_intention, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model_brand = LogisticRegression()
model_brand.fit(X_train, y_train_brand)
model_purchase_intention = LogisticRegression()
model_purchase_intention.fit(X_train_pi, y_train_pi)

# 评估模型
predictions_brand = model_brand.predict(X_test)
predictions_pi = model_purchase_intention.predict(X_test_pi)

print(classification_report(y_test_brand, predictions_brand))
print(classification_report(y_test_pi, predictions_pi))

# 混淆矩阵
print(confusion_matrix(y_test_brand, predictions_brand))
print(confusion_matrix(y_test_pi, predictions_pi))

参考资料

• Scikit-learn官方文档：Logistic Regression
• 数据科学教程：Python for Data Science

请注意，这只是一个示例，实际的代码实现需要根据你具体的数据结构和业务需求进行调整。如果你需要更详细的代码帮助或有具体的数据集，可以提供更多信息，以便我能给出更具体的指导。