客户和企业中止合作的现象就是客户流失。对于大多数企业来说，客户流失是不可避免的。企业要做的是在寻找新的客户的同时，预防客户流失，减少客户流失率。CRM系统是一款主要针对企业销售的系统，通过对企业线索、商机的精细化管理大幅度提高签单率的同时，也能够促进企业客户留存，预防客户流失。下面我们来看看精诚CRM系统是如何预防客户流失的吧。 1.分析流失的原因 68%以上的客户离开的理由是他们认为公司不关心
企业一般都对新客户的开发有绩效考核，不知道客户的流失有没有加入到考核这方面呢？其实客户的流失比新客户的开发更需要管理者的重视。因为一个老客户的流失，带来的不仅仅是他个人的流失，而且可能还影响了她/他身边的250个人，况且这种影响会越来越大。 所以老客户的流失要在根本上杜绝，才能保证企业的客户资源可以不断地积累。杜绝客户的流失也要分几方面来实施不同的措施： 首先，老客户的流失。能
转载
2024-08-20 10:53:43
49阅读
本节的内容是衔接上节数据挖掘宽表处理的部分，上节分析了电信业客户流失问题分析预测的准备工作，这节继续进行探索性分析和建模分析及模型评估，客户流失预测分为流失规则的预测以及流失评分预测。本节的流失规则预测基于决策树算法，流失评分预测基于神经网络算法实现。四、探索性数据分析1、离散型变量1）名义型离散变量使用描述图形进行探索性分析：eg： 手机品牌的分布：s<-summary(chur
转载
2024-07-24 22:35:02
76阅读
背景客户流失率问题是电信运营商面临的一项重要的业务。根据测算，招揽新的客户比保留住既有客户花费大得多（通常5-20倍的差距）。因此，如何保留住现在的客户对运营商而言是一项非常有意义的事情。数据字段State:州名Account Length:账户长度Area Code：区号Phone：电话号码‘Int'l Plan：国际漫游需求与否VMail Plan：参与活动VMail Message：语音邮箱
转载
2024-06-05 11:58:29
161阅读
Voting_Averaging算法预测银行客户流失率描述为了防止银行的客户流失，通过数据分析，识别并可视化哪些因素导致了客户流失，并通过建立一个预测模型，识别客户是否会流失，流失的概率有多大。以便银行的客户服务部门更加有针对性的去挽留这些流失的客户。本任务的实践内容包括：1、学习并熟悉Voting/Averaging算法原理。2、使用Voting、Averaging算法预测银行客户流失率。源码下
转载
2023-12-26 09:35:12
707阅读
利用python进行分类-预测顾客流失(简版) 更新内容：第4点c方式计算准确率的方式（用了sklearn方式）由于每个算法都基于某些特定的假设，且均含有某些缺点，因此需要通过大量的实践为特定的问题选择合适的算法。可以这么说：没有任何一种分类器可以在所有的情况下都有良好的表现。分类器的性能，计算能力，预测能力在很大程度上都依赖于用于模型的相关数据。训练机器学习算法涉及到五个主要的步骤：1.特征的选
转载
2024-08-30 21:15:05
62阅读
一、银行客户流失预测第十三期3天AI进阶实战营就是银行客户流失预测，使用BML一键训练、预测、发布，速度挺好，看来我等要被BML打败了，我也来试试。1.数据集简介背景介绍我们知道，注册新客户要比保留现有客户难得多。对于银行而言，了解导致客户决定离开的决定是非常有帮忙的。防止流失可以使银行制定忠诚度计划和保留活动，以保持尽可能多的客户。数据描述RowNumber-对应于记录（行）号，对输出没有影响。
转载
2024-01-15 14:36:18
215阅读
今天教大家如何用Python写一个电信用户流失预测模型。之前我们用Python写了员工流失预测模型，这次我们试试Python预测电信用户的流失。01、商业理解流失客户是指那些曾经使用过产品或服务，由于对产品失去兴趣等种种原因，不再使用产品或服务的顾客。电信服务公司、互联网服务提供商、保险公司等经常使用客户流失分析和客户流失率作为他们的关键业务指标之一，因为留住一个老客户的成本远远低于获得一个新客户
转载
2024-02-01 20:22:11
58阅读
任务目标： 对于电信运营商来说，用户流失有很多偶然因素，不过通过对用户属性和行为的数字化描述，我们或许也能够在这些数据中，挖掘导致用户流失的“蛛丝马迹”，并且更重要的一点，如果能够实时接入这些数据，或许还能够进一步借助模型来对未来用户流失的风险进行预测，从而及时制定挽留策略，来防止用户真实流失情况发生。机器学习建模目标：在此背景下，实际的算法建模目标有两个，其一是对流失用户进行预测，其二则是找出
文章目录系列文章目录前言四、数据可视化呈现1、查看流失客户占比2、性别、老年人、配偶、亲属对流客户流失率的影响3、提取特征4、构造相关性矩阵5、使用热地图显示相关系数6、使用one-hot编码7、电信用户是否流失与各变量之间的相关性8、网络安全服务、在线备份业务、设备保护业务、技术支持服务、网络电视、网络电影和无互联网服务对客户流失率的影响9、签订合同方式对客户流失率的影响10、付款方式对客户流
上述代码仅为示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、特征选择和模型优化等步骤。另外，你需要替换代码中的数据集
原创
2023-10-16 09:42:09
264阅读
# Python客户流失预测项目指南
在当今商业竞争中，客户流失预测对于优化资源分配与提升用户满意度至关重要。如果你是刚入行的小白，别担心！本指南将带你一步步实现一个简单的“Python客户流失预测”模型。我们将采用一些常见的机器学习技术，结合Python库来实现它。
## 整体流程
首先，让我们看一下实现客户流失预测的整体流程。请查看下面的表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-27 05:40:11
91阅读
Apache Flink：数据流编程模型| 从入门到精通 - 第 2 期（每天一期新知识）Flink是最热门的实时计算引擎之一。在动手部署和编程之前，学习Flink的数据流编程模型，可以建立起核心概念的全局架构。方便局部概念深入学习。Apache Flink：数据流编程模型▾点击播放视频教程▾Flink的数据流编程模型(基于最新版flink1.9)，共包含的概念有：抽象层级，程序和数据流，并行数据
转载
2024-10-29 10:21:46
56阅读
最近在自己本地的jupyter notebook中看到一个不知出处的笔记，很久没有学习算法和写代码了，所以回顾一下，发现这篇笔记虽然例子很简单，但是内容还算深刻，就整理了一下，虽然不知出处，但是在笔记开头作者有致谢，那我也在这里致谢一下，以示尊敬：Credits: Forked from growth-workshop by aprial, as featured on the yhat blog
转载
2023-12-26 20:20:03
339阅读
记录第一次参加正式的数据挖掘竞赛，由科大讯飞xDatawhale举办的《电信客户流失预测挑战赛》一、赛题概要赛题背景 随着市场饱和度的上升，电信运营商的竞争也越来越激烈，电信运营商亟待解决减少用户流失，延长用户生命周期的问题。对于客户流失率而言，每增加5%，利润就可能随之降低25%-85%。因此，如何减少
转载
2024-05-23 19:21:52
52阅读
研究目的有效预测当前用户是否流失，针对高价值的潜在流失用户进行精细化运营以此挽留目标用户。用户流失预测2.1用户流失定义流失用户：上一个周期有下单而本周期没有下单的用户 非流失用户：上一个周期和本周期都有下单的用户2.2用户流失率以一个季度为周期，用户流失率指的是上一个周期有下单而本周期没有下单的用户数与上一个周期有下单的用户之比。 下图为近四个周期的用户流失率，平均流失率为19.76%。2.3
转载
2023-09-21 14:39:49
285阅读
一、选题背景：电话客户流失预测电话运营商、网络服务上、付费电视公司、保险公司和预警监控服务公司，通常使用客户流失分析和客户流失率作为公司的关键运营指标之一，因为维护客户的成本比获取一个新客户的成本要低得多。这些公司一般开设有客户服务部门，部门工作之一是企图赢回已经流失的客户，因为从长远的角度来看，一个忠实客户的价值远高于一个新客户的价值。通过使用客户流失模型可以评估客户的流失风险，从而进行客户流失
转载
2023-07-13 01:10:51
212阅读
公众号：云创官网戳→「云创」很多企业都面临着这样一个问题：“前几天还和客户聊得好好的，突然就不回信息不接电话了”。其实客户流失始终是困扰企业的一大难题，据不完全统计，客户流失率每增加5%，企业利润就降低25%——85%。客户流失就意味着企业需要重新获客、引流、营销、维护，这一过程产生的各类成本是挽留现有客户的5倍，但大多数企业对此仍表现得束手无策。01客户为什么会流失？想要解决客户流
文章目录一、流失预测意义二、需求分析模型标签：那该怎么办呢？三、特征工程（1）特征数据源（2）选择特征四、算法选择·逻辑回归算法（1）逻辑回归算法简介（2）实现步骤五、代码开干（1）样本数据（2）待预测分类数据（3）代码实现 一、流失预测意义每个企业都渴望建立和保持一个忠实的客户群，而事实是由于各方面原因不可避免的会流失一些用户。 如果我们根据用户的活跃度及消费情况，判断用户的流失意向，及时对有
转载
2023-11-24 02:30:10
91阅读
PMML是一种可以呈现预测分析模型的事实标准语言，用于呈现数据挖掘模型。预测分析模型采用定型过程中获取的知识来预测新数据中是否有已知模式。PMML允许您在不同的应用程序之间轻松共享预测分析模型。因此，您可以在一个系统中定型一个模型，PMML中对其进行表达，然后将其移动到另一个系统中，并在该系统中使用上述模型预测机器失效的可能性等。今天我们运用决策树算法训练一个客户流失模型，进行“客户流失”的预测分
