電信客戶流失預測 項目數據 項目概況 電信行業的客戶可以從各種服務提供商中進行選擇，並從一個服務提供商切換到另一個服務提供商。在這個競爭激烈的市場上，電信業務的年流失率為15-25%。 個性化的客戶保留是困難的，因為大多數公司都有大量的客戶，不能為每個客戶投入太多時間。成本太高，超過 ...

針對銀行客戶流失預測，主要流程分為：特征預處理、特征選擇，分類模型選擇與訓練。主要工作如下： 1：特征預處理與選擇 對性別進行啞變量處理； 對是否有****信息將布爾值轉換01表示； 畫出年齡直方圖可以看出大致呈正態分布，對年齡分段處理后缺失值采用插補方式； 資產當前總額=存儲類資產當前 ...

kaggle數據地址：https://www.kaggle.com/sakshigoyal7/credit-card-customers 導入數據 簡單的數據查看 ...

本節的內容是銜接上節數據挖掘寬表處理的部分，上節分析了電信業客戶流失問題分析預測的准備工作，這節繼續進行探索性分析和建模分析及模型評估，客戶流失預測分為流失規則的預測以及流失評分預測。本節的流失規則預測基於決策樹算法，流失評分預測基於神經網絡算法實現。 四、探索性數據分析 1、離散型變量 ...

一、賽題介紹 1、賽題數據： 已知x個歌曲藝人在阿里音樂上的用戶記錄數據（ 2015年03月01日-2015年08月30日） 用戶行為表：一行記錄某個用戶某日對某首歌曲的操作，包括： ...

本文講解如何在 Java 程序中集成 Apollo 配置, 主要涉及到一些基礎用法. 對於一些高級用法, 比如如何加密/解密配置項 (可用於數據庫密碼配置), 如何動態切換數據源地址,如何動態切換日志 ...

，實現買量用戶價值最大化？ 下面，我將結合具體場景，簡單介紹如何預測您的用戶即將流失，並如何結合預測服 ...

用戶流失的原因分析 流失用戶的原因分析歸根到底還是人（平台用戶）、貨（如電商商品）、場（平台、競品等）三個維度，以下是以打車平台為例：。 用戶流失預測模型 定義用戶流失周期 為了判斷用戶是否流失首先需要定義用戶的流失周期，這里引入回訪率（即某日登陸的用戶中在其后再次登錄的用戶數/當時 ...