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
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
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.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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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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~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
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
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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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
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
原创
2023-05-31 03:48:20
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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
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2024-08-30 21:15:05
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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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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
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2024-02-01 20:22:11
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通过对某移动通信公司客户的流失数据分析，了解客户流失规律，建立流失预警系统，为客户关系管理服务。数据介绍某年度随机抽取的 1000 个移动通信客户。因变量是他们来年的流失行为（0= 未流失，1=流失）。为了能够预测客户的未来行为，我们采集了下面这些来自当年的指标：客户等级（区分 VIP 客户等级）：1,2,3,4；主叫次数（%）：7 日内日均 主叫次数/90 日内日均主叫次数；被叫次数（%）：7
原创
2024-01-03 15:57:08
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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
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2024-10-29 10:21:46
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# 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
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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
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2023-12-26 20:20:03
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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
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2023-09-21 14:39:49
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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
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2024-08-20 10:53:43
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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
