作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在过去的几年里，随着互联网、移动互联网、电子商务等信息技术的发展，营销活动也经历了从传统的直接受众到网络社区中的社交化营销、个人品牌形象塑造、免费推广服务、付费订阅产品的转型期。作为一个营销人员，成功地塑造一个良性、品牌形象、个性化的消费者关系网络是一个不断积累的过程，如何在这个过程中提高营销效率、降低成本，提升客户满意度，更好地预测市场趋势并最终影响营销策略，是所有营销人员都要面临的一项挑战。而基于机器学习和数据科学的新兴领域——人工智能(AI)技术正在成为新的营销工具和预测指标，特别是在营销策略层面的应用。

通过深入理解人工智能（AI）技术的原理及其最新应用的探索，从而提高营销团队的预测准确率、提升营销决策效率，改善营销效果，是我作为一名技术专家的重要工作之一。本文将从以下几个方面对此进行阐述：

1. 数据特征的构成、特征选择方法、模型评估方法及比较
2. 人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)三种模型的构建与评估方法
3. 模型融合方法的选择与模型性能的评估
4. 深度学习框架TensorFlow和PyTorch的应用及优点
5. AI算法在营销领域的实际应用案例
6. AI+市场调研的方法及效果评价
7. AI+营销模式的设计和部署
8. AI+营销策略的设计与实施
9. 总结与展望

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2.数据特征的构成、特征选择方法、模型评估方法及比较

2.1 数据特征的构成

在确定了目标变量后，我们需要根据具体业务情况