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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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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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
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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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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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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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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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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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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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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在当今竞争激烈的商业环境中，客户流失（Churn Rate）已成为企业关注的重点问题之一。尤其是对于提供服务类的系统（如SaaS）来说，客户流失不仅影响收入，还关系到市场份额的稳定。因此，构建一个有效的分析模型，以定位流失客户的特征并提供相应的策略，显得尤为重要。本文将通过 Python 实现客户流失分析，并讨论 SVC（支持向量机分类器）的应用。
### 背景描述
客户流失分析旨在预测客户是
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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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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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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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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# 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
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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