IO流1、什么是IO流？I(input) O(output)Stream主要说的就是将数据读入内存或者内存输出的过程中使用的技术常见的IO流操作，一般说的是【内存】与【磁盘】之间的输入输出。2、作用持久化数据，保证数据不再丢失！3、IO的分类一、根据数据流动方向(粘在内存的角度来说)r——输入流w——输出流二、根据数据的类型b——字节流t——字符流4、python如何操作IO流全局函数 open
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2023-11-06 17:02:21
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在现代游戏市场中，游戏玩家流失预估变得尤为重要。通过合理的数据分析与模型构建，我们可以有效预测玩家流失，进而采取有效措施提升玩家留存率。接下来，将详细阐述针对“python 游戏玩家流失预估”的解决过程，包含备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、迁移方案以及最佳实践。
### 备份策略
首先，备份策略可以帮助我们保存游戏数据，以防数据丢失和出现错误。以下是备份策略的思维导图，展示了备份的主
实验报告1、实验目的和要求 了解并掌握Pygame的基本应用2、实验环境 笔记本与Python书本3、实验过程 实例01 制作一个跳跃的小球游戏 创建一个游戏窗口，然后在游戏窗口内创建一个小球。以一定速度移动小球，当小球碰到游戏窗口的边缘时，小球弹回，继续移动。 步骤：（1）创建一个游戏窗口，宽和高设置为640*480.# -*- coding:utf-8 -*-
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2023-11-14 10:00:29
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# Python实现DAU预估
## 1. 总体流程
在Python中实现DAU（日活跃用户）预估，一般的流程可以分为以下几个步骤：
```mermaid
gantt
title DAU预估流程
section 数据处理
数据准备: done, 2022-01-01, 1d
数据清洗: done, after 数据准备, 2d
特征工程: done,
原创
2024-03-20 06:29:26
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Redis【实战篇】---- Redis消息队列1. Redis消息队列 - 认识消息队列2. Redis消息队列 - 基于List实现消息队列3. Redis消息队列 - 基于PubSub的消息队列4. Redis消息队列 - 基于Stream的消息队列5. Redis消息队列 - 基于Stream的消息队列-消费组6. 基于Redis的Stream结构作为消息队列，实现异步秒杀下单 1. R
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2024-10-11 10:28:30
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文章目录一、如何搭建用户流失预警1.1 定义流失用户1.2 分析流失原因1.3 流失预警模型搭建二、分层运营、预警用户召回2.1 用户分层2.2 流失风险用户促活、召回方式 召回效果不好：已经真正流失的用户很可能已经卸载了app，关闭了推送信息，不能进行有效触达用户因为某种原因放弃了app，在收到召回信息的时候很可能会无视及产生反感，召回的难度可能并不比获取一个新用户低希望能够在一个用户成为流失
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2024-06-28 14:02:18
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背景在推荐、搜索、广告等领域，CTR（click-through rate）预估是一项非常核心的技术，这里引用阿里妈妈资深算法专家朱小强大佬的一句话：“它（CTR预估）是镶嵌在互联网技术上的明珠”。本篇文章主要是对CTR预估中的常见模型进行梳理与总结，并分成模块进行概述。每个模型都会从「模型结构」、「优势」、「不足」三个方面进行探讨，在最后对所有模型之间的关系进行比较与总结。本篇文章讨论的模型如下
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2023-07-09 11:01:12
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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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# Python 流失分析
流失分析是商业和数据分析中非常重要的一个领域。它帮助企业识别流失客户的原因，从而改善产品和服务，提高客户的忠诚度。在本文中，我们将探讨如何使用Python进行流失分析，包括数据预处理、可视化以及最终的分析结果。
## 什么是流失分析？
流失分析指的是分析客户流失的特征，了解哪些因素会导致客户停止使用某项服务或产品。通过识别这些因素，企业可以采取措施降低客户流失率。
原创
2024-10-27 04:50:05
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承接上篇。本篇主要利用逻辑回归算法模型，对即将流失用户进行预测，判断哪些客户会流失。一、数据预处理上一篇对基础的缺失值等已经进行过处理，这里主要是根据建模需求再进一步处理。1.1特征编码特征主要分为连续特征和离散特征，其中离散特征根据特征之间是否有大小关系又细分为两类。连续特征：“tenure”、“MonthlyCharges”、“TotalCharges”，一般采用归一标准化方式处
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2023-12-16 21:02:53
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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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2023-11-21 13:05:54
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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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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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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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1、公司人员流动这是现今客户流失的重要原因之一，特别是公司的高级营销管理人员的离职变动，很容易带来相应客户群的流失。因为职业特点，如今，营销人员是每个公司最大最不稳定的“流动大军”，如果控制不当，在他们流失的背后，往往是伴随着客户的大量流失。其原因是因为这些营销人他们手上有自己的渠道，也是竞争对手企业所看到最大的个人优势和资源。这样的现象在企业里比比皆是。2、竞争对手任何一个行业，客户毕竟是有限的
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2023-08-21 16:12:39
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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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## Python用户流失分析实现流程
### 1. 数据采集
为了进行用户流失分析，首先需要获取用户的相关数据。可以通过以下方式进行数据采集：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置数据采集工具，如Google Analytics或自定义数据采集脚本 |
| 2 | 设置数据采集目标，如注册用户、付费用户等 |
| 3 | 收集用户相关的行为数据，如访问页面、点
原创
2023-09-03 14:09:41
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本节书摘来自华章出版社《营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术》一书中的第2章，作者：[美] 托马斯 W. 米勒（Thomas W. Miller） 著 崔立真 鹿旭东 译第2章 预测消费者的选择“我们是何种人并不由我们的能力决定，这是我们的选择。”—2002年美国电影《哈利波特与密室》中阿尔布斯•邓宝多尔教授（理查德•哈里斯饰）我把自己人生中的很多时间用于工作，这是我的选择。在准
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
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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