~学习内容都是基于python3环境的，自己python编程基础不怎么样，所以也同步在补基础，不断添加解释，然后希望最后能够做得python小白也能看懂。（资源主要来自阿里天池龙珠计划，公众号：AI蜗牛车）基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践首先第一步，导入一些基础的函数库包括：numpy （Python中用于数值计算方面的软件包，不导入也可以，只是为了简便，比如可以少用很多for循环之
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
互联网购物基本是一种非契约型协议，顾客的购买行为均具有随机性和不可预测性，那如何在此激烈的网络市场立于不败之地，那就应该尽可能的降低网络顾客的流失率。目前用于预测顾客流失率的模型有：模型，Logistics模型，Pareto/NBD模型，BG/NBD模型以及引申的各类模型，通过结合分类模型评估方法，就可以检验模型的准确率，从而进一步应用与实际用
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2024-04-28 20:15:44
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0.项目背景kaggle网站上的数据集，拿来学习分析。下载地址：Telco Customer Churn | Kaggle 老年用户、未婚用户及经济未独立用户流失率比较高，根据市场份额分析，预测个体客户的生存时长，针对该类用户特征喜好制定专属套餐。 目的：分析流失
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
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2024-05-23 19:21:52
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本文介绍了如何把机器学习算法应用到具体问题中。 以电信运营商客户流失率问题为例，从问题的提出， 数据的分析， 算法的评估， 到最终的结果展示， ，一步步介绍机器学习基本流程。 用户数据来源于互联网。
摘要： 本文介绍了如何把机器学习算法应用到具体问题中。 以电信运营商客户流失率问题为例，从问题的提出， 数据的分析， 算法的评估， 到最终的结果展示， ，一
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2024-07-25 16:02:19
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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
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2023-11-24 02:30:10
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关键词：客户流失率 独立站对于跨境电商的独立站运营来说，现在获取一个新用户的成本越来越高，成本可能是维护现有客户的5倍;品牌有大约60%–70% 的机会向现有客户销售产品，而仅有大约 20% 的机会向新客户销售产品。所以，对于独立站的卖家来讲，培养一个忠实的回头客，以及后续所产生的多次复购行为，远比你不断地去开发新顾客，要省时省力得多。独立站的客户流失率越低，不仅可以降低成本，同时也代表着消费者对
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2023-11-15 22:12:06
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# MySQL 用户流失率
在数据库管理系统中，用户流失率是衡量用户活跃度和忠诚度的重要指标。对于MySQL数据库来说，监控和分析用户流失率可以帮助我们了解用户对数据库的使用情况，及时发现问题并采取相应措施来提高用户满意度和留存率。
## 什么是MySQL 用户流失率
MySQL 用户流失率是指在一定时间内放弃使用MySQL数据库的用户数量与总用户数量的比例。通常情况下，用户流失率越低，说明
原创
2024-03-10 04:27:25
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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
在很久之前，我有写一个Excel数据分析的实战项目，不晓得大家还记不记得，感兴趣的童鞋可以回看
本次的项目数据依旧是这个，但是我们这次不再是对流失率分析，此次是利用Python知识对某公司的员工流失进行预测。本次实战涉及Python的数据可视化、和数据建模及模型评估。干货内容：数据可视化：运用matplotlib和seaborn，绘制柱状图、直方图、箱线图、折线
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2024-07-08 20:01:22
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本文是对“用户流失原因”问题进行的思考整理，仅作记录，欢迎讨论。思维框架图版：文版：内部原因：1. 数据验证先确认指标逻辑计算和数据提取是否存在问题；数据提取无误后，则需向相关技术同学确认数据采集、传输、存储过程是否问题，是否有丢数据或者正在更新数据的情况。确认数据准确后，进行下一步分析。2. 周期性排查延长时间线查看是否存在数据周期性波动（如是开学季、淡季、社会热点较之前较少）。在否
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2023-08-01 17:43:54
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与其它行业客户流失分析相比，电信行业以其庞大的客户群而特征鲜明，因此在一些问题的处理上也应当多加注意。
(1)过度抽样。从实际情况上看，国内电信企业每月的客户流失率一般在1%～3%左右，如果直接采用某种模型(比如决策树、人工神经网络等)可能会因为数据概率太小而导致模型的失效，因此我们需要加大流失客户在总样本中的比例，但是这种过度抽样必须谨慎小心，要充分考虑它的负面效应。 (2)模型的有
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2024-02-26 17:01:21
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tableau分析客户流失 Life starts when you solve problems, as a data scientist I love solving business problems.当您解决问题时，生命就开始了，作为数据科学家，我喜欢解决业务问题。 首先是什么流失率： (What Is Churn First of All:) Churn is the Numbe
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2024-08-06 20:24:16
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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
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2024-06-05 11:58:29
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Stacking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Stacking/Blending算法原理。2、使用Stacking算法预测银行客户流失率。源码下载环境操作系统：Windows
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2023-12-12 14:26:03
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单纯理解算法还算容易，但是到实际工作中就往往理不清头绪，特征变量从哪来，又怎么选，模型的输出结果是什么，如何评价模型好坏，有了模型如何应用，模型上线之后还要做什么等等一系列问题。今天我们就以常用的逻辑回归为例，结合实际场景说说如何应用结果问题的过程。对于数据产品经理、数据建模师、数据挖掘工程师、数据分析师来说，都必须了解全部流程。算法描述逻辑回归(Logistic Regression)是应用非常
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2024-06-19 09:40:10
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作者：Mister Chen 一、定义按某个特征将数据分为不同的组，再比较不同的数据二、作用分析用户的留存率与流失率随时间发生的变化，及用户留下或离开的原因 三、运用群组分析表格制作方法： 留存率=某个月的几个月后的用户留存人数/某个月的用户总人数当群组分析表格里数据比较多的时候，将表格的内容绘制成时间折线图更容易观察发生的变化 案例：某视频平台（模拟数据）的用户流失分析1. 群组分析找到留
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2023-11-28 01:31:22
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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
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2023-12-26 09:35:12
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对于流失用户的界定依照产品服务的不同而标准不同，对于微博和邮箱这类用户几乎每天登录查看的网站而言，可能用户未登录超过 1 个月，我们就可以认为用户可能已经流失了；而对于电子商务而言，可能 3 个月未登录或者半年内没有任何购买行为的用户可以被认定是流失用户。因此这里有个流失期限。AU (Active Users)：活跃用户，统计周期内，登录过游戏的用户数，活跃用户用于衡量网站的运营现状，而流失用户则
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2023-10-07 11:23:24
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