@ 目录 一. 研究背景 二. 分析结论与建议 三. 任务与实现 四. 数据集解析 五. 数据分析套餐 1.准备工作 导入相关的库 导入数据集 2.数据预处理 ...

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 ...

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 ...

二、代码实现 # /usr/bin/python # -*- encoding:utf-8 -*- # data analysis import pandas a ...

早先我曾探讨一个关于流失分析的整套流程问题，也说了流失分析是如何的重要，大概这种解说是苍白无力的，因为拿不出数据来说明这个问题，因此大家就会感觉比较飘渺，今天就是流失分析再次进行探讨，这次从数据的角度来理解为什么要做好流失分析。 挽留一个老用户相比于拉动一个新用户，在游戏收入、产品周期维护方面 ...

前段时间说过一些关于玩家生命周期的问题，其实那些有点大，有点虚，从宏观的角度了解我们此时此刻正在做的分析是属于那一部分，哪一个体系的，说实话，这是为了建立一种意识而要做的工作，玩家生命周期价值源于电信行业的客户生命周期管理和PLC（产品生命周期）的解读和应用，限于本人水平和能力因素，不够深刻 ...

最近看了很多关于流失分析的文章，也构建了一些模型，流失这个问题看似有些让人抓不住一根主线来做，这几天也有几个朋友问我怎么来做流失的分析，但是最近工作变动，外加上很忙，就没有很好的跟他们说说这个问题。说道流失流失分析，很多人都知道使用决策树算法，C5.0、Chaid、Quest或者贝叶斯，也有 ...

1、读取数据 2、认识数据 ①数据特征的量纲差距（即归一化/标准化处理） ②数据分布不均衡（比方说分类，0-1分类，0的数据远远大于1的数据） 处理方式：下采样、过采样。 下采样：将多的数据变得和少的数据一样少。 过采样：将少的数据变得和多的数据一样 ...