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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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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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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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）
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2024-02-06 11:28:11
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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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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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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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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
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2024-03-06 14:51:59
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来源：数据分析不是个事儿作者：启方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，成本浪费不说，挽回一个客户的成本更大。今天分享一个用户流失预测，以电信行业为例。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。一、提出问题
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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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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# 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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CRM(客户关系管理系统)多个层级的级别依次是：(1) 建立客户个人信息档案；(2) 建立客户消费行为档案；(3) 建立客户行为轨迹档案。 客户识别客户转化客户分类客户管理客户关系 客户管理层级示意图 客户生命周期模型：潜伏期：当客户第一次访问你的网站或者第一次接触你的产品，这个生命周期就开始了，可以
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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之前发布的《网站的活跃用户与流失用户》这篇文章对网站的活跃用户、流失用户及新用户流失做了定义，这里修正下对流失用户的英文叫法，一般对流失用户常用的英文为“churn user”，之前用的wastage、away、lost等都不是太规范。后来陆续有做相关分析的朋友问到流失用户的流失时间长度到底选择多长是合理的，尤其是《网站分析实战》这本书出版之后，我在里面有提到如何更准确地定义流失的时间长度，可能
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2024-09-30 14:05:06
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模型目的：预防核心客户流失，提升核心客户活跃率 背景：女装C店，客户群稳定，每周上新款。一年有数次大促，一次VIP回馈 建模思路：一般客户管理模块会参考RFM，这里同样参考RFM。M（成交金额）上，以年为周期，周期内所有有成交客户为横轴，成交金额为纵轴，按成交金额降序排列。整个成交金额呈长尾分布。并且，约15%的客户贡献75%左右的销售额。又由于客户群的购买行为，特别是核心客户
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2024-01-27 11:58:22
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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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该数据集包含电信公司的客户级别信息
原创
2022-10-17 12:44:00
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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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