鼠标5步完成极速建模
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● 某国内头部车企希望对其销售的新能源车车龄进行预测分析，进而判断新能源车车主未来换车时点。
● 采用ME机器学习建模平台对相关数据进行了分析建模。通过模型可解释性技术对车龄相关因素进行业务理解，最终可将模型部署到客户关系管理系统，对销售人员进行商机提示。
● 模型预测R方达到0.8。
● 疫情之下，汽车行业销量下滑，利润缩水，加上造车新势力的兴起，竞争持续加剧。车企面临诸多挑战，当下正处于转型“巨变期”。车企需要通过数字化营销、精细化运营及业务敏捷响应等数字化方式来降低成本，提效率，促增长。 ● 由于外部宏观环境导致车企汽车销量持续下降，加上造车新势力兴起造成的竞争加剧，车企目前正处于向"用户为中心"的转型巨变期，从线索获取、用户运营、赋能渠道到售后服务，围绕用户购车全链路的各环节都面临着被数字化颠覆的可能。
● ME自动进行缺失值、异常值、高阶数据的预处理，可自动探索变量间交互作用，并可通过归因图显示其交互作用，同时可自动筛选变量，按其重要性进行排名。找到影响客户换购的影响因素。
● 通过模型有效找到有潜在换购需求的客户，并进行针对性的营销活动，提升客户转换率是原来3倍以上。
● 助力企业科技赋能、合规运营
● 将人工智能建模工作效率提升30~40倍
● 客户业务系统不做任何改变就能实现智能化
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