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
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2024-05-23 19:18:55
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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
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2023-07-13 01:10:51
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数据分析系列 客户流失 客户流失是指客户终止与企业的服务合同或转向其他公司提供服务，客户流失分析事宜客户的历史通话行为数据，客户的基础信息，客户拥有的产品信息为基础，通过试单的数据挖掘手段，综合考虑流失的特点和与之相关的多种因素，从而发现与流失密切相关的特征，在此基础上简历可以在一定时间范围预测用户流失倾向的预测模型，为相关业务部门提供有流失倾向的用户名单和这些客户的为特征，以便制定恰当的营销策略
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2023-08-12 15:48:57
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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 ）
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2024-01-14 22:39:37
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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。
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2024-01-11 08:47:21
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通过数据挖掘算法进行银行客户流失分析，分析前的数据准备很重要
原创
2023-12-08 15:51:05
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1、什么是好的数据指标 衡量好坏的一些重要准则： （1）好的数据指标是比较性的。 如果能比较某数据指标在不同的时间段、用户群体、竞争产品之间的表现，就能更好的洞察产品的实际走向。 （2）好的数据指标是简单易懂的 如果人不能很容易记住或讨论指标，那么通过改变它来改变公司的作为很困难。 （3）好的数据指标是一个比率 比率之所以是一个好的指标，有以下几个原因： a.比率的可操作性强，是行
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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一、项目背景与目的数据来源于Kaggle某项目：Bank Customer Churn | Kaggle本数据集包括10000条匿名跨国银行的客户数据。数据分析的目的是预测客户流失的概率，然后通过预测模型的建立，相应地去提高用户的活跃度，实现挽留客户，降低挽留关怀工作的成本。二、明确问题项目关键问题是用户流失，在数据集中有一个Exited字段是我们需要预测的目标变量，Exited=1代表客户流失，
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2023-11-13 10:33:24
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银行客户流失分析摘要研究背景研究目标分析流程数据探索与预处理数据探索1、定量变量初探2、分类指标分布情况3、目标变量分布数据预处理数据清洗1、删除不相关变量2、异常值处理数据变换1、字符型变量的量化2、连续特征离散化。3、样本不均衡处理4、虚拟变量变换5、特征标准化特征选择数据建模和调参模型评价XGBoost模型介绍、调参及评估XGBoost模型介绍XGBoost模型原理XGBoost模型优点X
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2023-09-21 08:45:07
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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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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
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2024-01-25 21:07:52
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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，
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2023-12-20 19:31:38
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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
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2023-10-17 20:32:08
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用户流失已经成为产品运营的一项重要KPI“全球有50%的用户已经更换或者正准备更换他们使用的银行。在美国和加拿大，消费者变更自己银行的比例正在上升。”—— Global Consumer Banking Survey 2012, Ernst& Young.用户流失以及用户参与度已经成为大多数银行的一项最重要的议题有研究表明：“发展一个新客户的成本是维护一个老客户的3-8倍，一个
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2024-01-17 10:06:22
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客户流失预警模型怎么做？贷中策略除了跟调额、营销相关外，与客户流失相关及营销相关的还有一个客户流失预测模型，是我们全流程中必不可少的一个客群分析。目前，银行都面临着极大的优质客户流失的危险。这将对银行经营和效益产生极大的影响。除了提高服务质量，银行要加强营销活动，保留优质客户，首先面临的第一个问题就是，谁可能流失？应该针对哪些客户进行客户保留活动？毕竟对所有的客户都开展保留活动，成本太大，也不现实
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2024-04-17 19:28:47
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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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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
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2024-02-20 16:58:29
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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
原创
2023-05-31 03:48:20
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