本文介绍了Cohort analysis、RFM用户分层模型和Kmeans用户聚类模型的实施过程，包括数据处理和分析，得到了群组分析矩阵、留存率矩阵、金额群组分析矩阵和RFM模型的结果。同时，还介绍了计算用户回访速度的方法和K-means聚类模型的分群和可视化展示。

本文研究了CART方法构建的回归树的统计特性，发现训练误差由每个节点中的最优决策树与响应数据的Pearson相关性控制，并通过构建先验分布和解决非线性优化问题来限制其范围。使用cost-complexity pruning的CART方法可以实现最佳复杂度/拟合度权衡，同时，数据相关量可以适回归模型的维度和潜在结构，控制预测误差的收敛速度。

利用POI数据，采用增强的P-KMENAS和P-LDA算法，提取公交出行的特征，包括年龄、职业、性别、运动、费用、安全和个性特征等，优化公交出行效果。