逻辑回归——以上市企业特别处理ST为例

0-1型因变量Y

0-1型Y在营销实践中无处不在。例如，消费者面对一个产品，买还是不买，这就是一个0-1型数据。营销学者尝试去理解这个行为有哪些X可以解释。广告这个X可以解释吗?促销这个X可以解释吗?价格这个X可以解释吗?还是渠道这个X?或者其他?当一个消费者在互联网上漫无目的地搜索，突然跳出来一个广告，请问他点还是不点?这又是一个重要的0-1型因变量。假设，你是一个电商应用的产品经理，你关心个性化推荐算法。你需要理解，对一个什么样的人(人口统计学X)，如何根据他的购买习惯(购买记录相关的X)，选择合适的场景(时间地点相关的X)，推荐最合适的产品(产品品类相关的X)，会产生什么样的购买行为(购买与否，0-1型Y)。

0-1型Y在运营中无处不在，以移动通信运营商为例，过去的运营商工作主要以发卡为主。但是，现在手机已经非常普及，很多人甚至有多个手机号码，指望通过增加发卡量来刺激业务增长已经不再现实。因此，各大运营商开始重视客户关系管理，一方面稳住现有客户，一方面去竞争对手那里挖墙脚。从稳住自己高价值客户的角度看，运营商关心：什么样的客户(客户历史消费相关的X)面对什么样的诱惑(竞争对手营销措施相关的X)，在什么样的挽留手段下(挽留手段相关的X)，会有怎样的去留决定(是否流失，0-1型Y)。同时，运营商还关心，竞争对手那边什么样的客户(客户特征相关的X)，通过什么样的营销手段(广告相关的X)，传递什么样的产品信息(产品相关的X)，能把他拉过来(是否转化为我们的客户，0-1型Y)。

0-1型Y在投资中无处不在，最简单的例子是买卖股票。如

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