IO流是Python程序可以从硬盘中读取文件的基础。IO流主要方法为：open()和close()input & output语法为：open(file)在file中填写文件的路径，可以打开相对应的文件，将流实例化为对象，可以对这个文件进行操作。 后面加参数，说明为输入流还是输出流，完整语法为：open=(<file path>,"<方向>")方向处填写r或w即为输
一、数据清洗1、查看所有字段类型 2、 删除无意义字段 3、 添加id列，并设置为主键自增 4、 把tenure改为int类型、Monthly charges、total charges类型改为float型，小数点为2，不设置会报错 &nb
数据集来源：Telco Customer Churn | KaggleFocused customer retention programshttps://www.kaggle.com/datasets/blastchar/telco-customer-churn下载得到一个excel文件WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv，打开excel看一下 有2
现在银行产品同众化现象普遍存在，客户选择产品和服务的途径越来越多，客户对产品的忠诚度越来越低，所以客户流失已经成为银行业最关注的问题之一。而获得新客的成本远高于维护老客户成本。因此，从海量客户交易数据中挖掘出对流失有影响的信息，建立高效的客户流失预警体系，提前做好营销挽留，降低流失风险尤为重要。这里提到了数据挖掘，那什么是数据挖掘呢？其实就是从大量的数据中去发现有用的信息，根据这些信息来辅助决策。
分析背景某电信公司市场部为了预防用户流失，收集了已经打好流失标签的用户数据。现在要对流失用户情况进行分析，找出哪些用户可能会流失？理解数据采集数据本数据集描述了电信用户是否流失以及其相关信息，共包含7043条数据，共21个字段，分别介绍如下：customerID ： 用户ID。gender：性别。（Female & Male）SeniorCitizen ：老年用户 （1表示是，0表示不是）
一、背景介绍某通信公司是通信界的巨头，其用户流失率若降低5%，那么公司利润将提升25%-85%。如今随着市场饱和度上升，高居不下的获客成本让公司遭遇了“天花板”，甚至陷入获客难的窘境。增加用户黏性和延长用户生命周期成了该通信亟待解决的问题。 数据来源：https://www.kaggle.com/blastchar/telco-customer-churn二、分析目的1、分析流失用户特征，生成易流
IO流1、什么是IO流？I(input) O(output)Stream主要说的就是将数据读入内存或者内存输出的过程中使用的技术常见的IO流操作，一般说的是【内存】与【磁盘】之间的输入输出。2、作用持久化数据，保证数据不再丢失！3、IO的分类一、根据数据流动方向(粘在内存的角度来说)r——输入流w——输出流二、根据数据的类型b——字节流t——字符流4、python如何操作IO流全局函数 open
目录1.数据集说明2.分析思路3.数据预处理3.数据分析及可视化3.1.总体流失率分析3.2.用户属性分析3.3.服务属性分析3.4.合同属性分析4.高流失率用户画像5.结论和建议 1.数据集说明每一行代表一个客户，每一列包含列元数据中描述的客户属性。原始数据包含7043行(客户)和21列(特性)。字段字段字段说明customerID:用户ID身份标识gender性别（male，female ）
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。
文章目录一、如何搭建用户流失预警1.1 定义流失用户1.2 分析流失原因1.3 流失预警模型搭建二、分层运营、预警用户召回2.1 用户分层2.2 流失风险用户促活、召回方式 召回效果不好：已经真正流失的用户很可能已经卸载了app，关闭了推送信息，不能进行有效触达用户因为某种原因放弃了app，在收到召回信息的时候很可能会无视及产生反感，召回的难度可能并不比获取一个新用户低希望能够在一个用户成为流失
案例 电信客户流失预测案例简介AT&T数据，用户个人，通话，上网等信息数据充分利用数据预测客户的流失情况帮助挽留用户，保证用户基数和活跃程度数据说明CustomerID 客户IDGender 性别partneratt 配偶是否也为att用户dependents_att 家人是否也是att用户landline 是否使用att固话服务internet_att/internet_other 是否
1 项目背景在今天产品高度同质化的阶段，市场竞争不断加剧，企业与企业之间的竞争，主要集中在对客户的争夺上。“用户就是上帝”促使众多企业不惜代价去争夺尽可能多的新客户。但是，在企业不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视老用户的流失情况，结果就导致出现新用户在源源不断的增加，辛苦找来的老用户却在悄无声息的流失的窘状。 如何处理客户流失的问题，成为一个非常重要的课题。那么，我们如何从数据汇总挖掘出有价值
1.项目背景客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的，一旦客户流失，除了浪费拉新成本，还需要花费更多的用户召回成本。 所以，电信行业在竞争日益激烈当下，如何挽留更多用户成为一项关键业务指标。为了更好运营用户，这就要求要了解流失用户的特征，分析流失原因，预测用户流失，确定挽留目标用户并制定有效方案。2.明确分析问题分析用户特征与流失的关系。从整体情况看，流失用户
承接上篇。本篇主要利用逻辑回归算法模型，对即将流失用户进行预测，判断哪些客户会流失。一、数据预处理上一篇对基础的缺失值等已经进行过处理，这里主要是根据建模需求再进一步处理。1.1特征编码特征主要分为连续特征和离散特征，其中离散特征根据特征之间是否有大小关系又细分为两类。连续特征：“tenure”、“MonthlyCharges”、“TotalCharges”，一般采用归一标准化方式处
客户流失率每降低5%，企业利润可以增加25%~95%。经济学中的二八定律也表明：企业未来收入的80%来自20%的现有客户。同时，《市场营销指标》调查显示向老客户进行销售，成功的概率大约为60%~70%，而新客户的成交概率仅为5%~20%。事实上，企业也能从现有客户身上源源不断地获得利润，所以企业也应该关注如何防止客户流失，本文也将介绍防止客户流失的6种方法。 1. 了解客户离开的原因与客
本文的电信流失客户数据分析属于AARRR分析模型中的Retention（留存）部分，目的是找到付费客户的流失原因，并给出相应的理论建议。数据来源 Telco Customer Churnwww.kaggle.com
使用工具: MYSQL目录：1.了解字段2.前期操作3.创建流失情况分类视图4.高流失率情况整合5.具体分析和建议6.业务逻辑和其他建议1.了解字段整
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
目录来做个数据分析项目^-^任务1：探索数据集任务2：哪些输入特征与顾客流失具有关联性？ 来做个数据分析项目-背景：在kaggle网站上发现了这个数据集，就顺手拿来做个数据分析的项目，希望发现一些有趣的结果吧~~感兴趣的朋友可以在kaggle网站上下载：https://www.kaggle.com/blastchar/telco-customer-churn。电信客户流失数据集共7043条记录，
1.背景越来越多的客户不再使用信用卡服务，银行的经理对此感到不安。如果有人能为他们预测哪些客户即将流失，他们将不胜感激，因为这样他们可以主动向客户提供更好的服务，并挽回这些即将流失的客户。2.数据集该数据集由10,000个客户组成，其中包含了他们的年龄，工资，婚姻状况，信用卡限额，信用卡类别等。不过，这里面只有16%的客户是流失的，因此拿来预测客户是否会流失有点难度。在Python实用宝典后台回复
#coding: utf-8
## 电信客户流失预测
### 1、导入数据
importnumpy as npimportpandas as pdimportos#https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_catboost_predict.html#导入相关的包
importmatplotlib.pyplot as pltimportse
