图片会抽空传的。学习的东西：1.客户流失预警的分析方法2.流失预警分析中的关键技术3.使用机器学习pai进行分析4.任务：通信公司客户流失预警分析客户流失：由于企业各种营销手段的实施，而导致客户和企业终止合作的现象哪些客户易流失呢：以前是用经验模型的方法来分析，找一些对行业有理解的人自己归纳流失用户的特性。现在是从数据中提取。从已有数据中找出客户的共性。分析流程应用：成熟的行业，更关注减少流失而不
预警流失项目代码及数据文件下载地址：电信行业用户流失预警案例——python实现多模型预测#导入所需的库
import numpy as nm
import pandas as pd
import sklearn#将数据文件转化为csv文件
#csv文件是逗号分隔文件，可以使用excel查看，便于后期处理。
""""
import csv
with open('list1_test.csv', '
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
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2024-02-19 22:21:57
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用户运营 - 用户忠诚度分析真实案例1、问题时间间隔：根据产品特性，用户再次进行(消费/复购/再次访问等)的时间需要多久？用户多久没来过了，说明该用户可能会流失呢？多久没有再次访问/购买的客户已经流失了呢？消费次数：用户消费多少次后忠诚度会大大提高呢？我们需要特别关注消费几次的用户呢？新用户进来后是否需要大量的活动促销？解决以上2个问题，我们就大概知道自己的用户的忠诚度的分布，以及知道我们平时需要
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2024-09-30 14:18:54
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1 定义问题客户流失率问题是电信运营商面临得一项重要课题，也是一个较为流行的案例。根据测算，招揽新的客户比保留住既有客户的花费大得多（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。 本文希望通过一个公开数据的客户流失率问题分析，能够带着大家理解如何应用机器学习预测算法到实际应用中。当然， 实际的场景比本文例子复杂的多，如果想具体应用到项目， 还需要针对不
快速上手客户流失模型分析1、处理客户流失数据集 客户流失数据集是一个记录电信公司现有的和曾经的客户的数据文件，有1个输出变量和20个输入变量。输出变量是一个布尔型变量（True/False），表示客户是否已经流失。输入变量是客户的电话计划和通话行为的特征，包括状态、账户时间、区号、电话号码、是否有国际通话计划、是否有语音信箱、语音信箱消息数量、白天通话时长、白天通话次数、白天通话费用、傍晚通话时长
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2024-05-14 23:18:01
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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
在目前的商业市场，客户流失是各行各业不可逃避的问题，客户流失不仅造成成本浪费，而且挽回成本也比较大。因此，在商业竞争日益激烈的今天，如何减少客户流失是客户运营过程中至关重要的一个环节。为了更好地研究如何减少用户流失，本文从用户特征，分析用户流失原因，并对用户流失做出预测，便于提前准备应对策略。提出问题：观察流失用户的特征；分析用户流失的原因；构建用户流失模型，建立用户流失预测模型。数据描述cust
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2024-06-03 10:40:54
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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
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。
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2024-01-15 14:36:18
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一、逻辑回归逻辑回归（logistic regress）是一个二分类的问题，其输出y的值为0或1。用于解决监督学习问题的学习算法。logistic regress的目的就是使预测值与真实值之间的误差最小。损失函数（Loss Function）来衡量预测值（y^(i)）与真实值（y(i)）之间的差异。预测值计算如下：y^(i) = h(w * x(i) + b)，h(x)为激励函数。在logisti
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2024-01-02 17:53:27
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原创
2021-11-24 11:29:26
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分析师：Shufang Wei随着社会经济的快速发展和交通基础设施的不断完善，我国汽车市场也得到了迅速增长。 与之配套的汽车售后服务市场成为庞大的黄金市场，发展潜力惊人。 在售后服务市场中，汽车 4S 店以其品牌优势，完整和规范的服务系统以及多种多样的增值服务受到消费者的青睐。但汽车售后市场纷繁复杂， 汽车 4S 店仍 要面对竞争品牌对保有客户的激烈争夺，还有汽车维 修集团、甚至一些小型的汽车维修
原创
2023-04-02 09:56:19
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留存作为产品运营过程中最关键的指标之一，既是产品变现的前提，同时也是评估产品商业价值的重要考量。市场竞争的白热化，日益增长的用户优质产品体验诉求，让各类APP面临着严峻的用户流失问题。为抢获更多流量，营销筹码不断增加，买量用户带来的非自然安装驱动也引发了更艰巨的留存挑战。如何有效防范用户流失，实现买量用户价值最大化？下面将结合具体场景，简单介绍如何预测App用户即将流失，并如何结合预测服务帮助产品
一 评价尺度sklearn包含四种评价尺度1 均方差（mean-squared-error）2 平均绝对值误差（mean_absolute_error）3 可释方差得分（explained_variance_score） 4 中值绝对误差（Median absolute error）5 R2 决定系数（拟合优度）模型越好：r2→1模型越差：r2→0二 逻辑斯蒂回归1 概述在逻辑斯蒂回归中，我们将会
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2024-10-28 17:12:20
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利用逻辑回归实现客户流失预警模型的机器学习全
在现代商业环境中，客户留存至关重要，尤其是在竞争激烈的行业。我们可以利用机器学习技术来构建预警模型，及时找到可能流失的客户。特别是逻辑回归这种简单而有效的算法，能够帮助我们识别重要的客户流失特征，并做出相应的预测。
### 背景描述
1. 2020年：随着机器学习的流行，越来越多的企业开始关注客户留存。
2. 2021年：厂商逐渐认识到客户流失的
在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测，例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等，发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下，被预测变量可能是...
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2022-08-09 17:06:01
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1. 业务场景业务部门希望数据部门能对流失用户做分析，找到流失用户的典型特征，例如：到底流失用户的哪些特征最显著，当客户在哪些特征的什么条件下比较容易发生流失行为，并送到业务部门。分析： 1.这是关于特征提取的分析工作，目标是交付特征重要性和特征规则； 2.该需求可以通过决策树实现，本例使用XGBoost 3.必须给业务部门提供规则图 4.数据集样本不平衡，因为流失用户是少量的，即使CGBoost
决策树算法简单易用，便于解释，在分类问题中运用非常广泛，如果将很多棵决策树绑定在一起进行分类变量的预判或连续变量的预测，将会是一个什么结果呢？其实，这个思想就是集成，通过...
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2022-08-09 17:07:17
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我们都知道线性回归例程非常简单易懂。如果它明确指出自变量的值增加1点，则因变量增加b个单位。但是，在预测离散变量时 - 例如，客户是否会与服务提供商保持联系，或者是否会下雨 - 逻辑回归将会发挥作用。没有很多不同的值，结果只能是1或0。在本文中，我们将学习如何在Excel中构建一个简单的客户流失模型，我们将使用Solver通过减少交叉熵误差来优化此模型。在我们深入了解逻辑回归的细节之前，让我们理解
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2023-05-31 03:48:20
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