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
图片会抽空传的。学习的东西：1.客户流失预警的分析方法2.流失预警分析中的关键技术3.使用机器学习pai进行分析4.任务：通信公司客户流失预警分析客户流失：由于企业各种营销手段的实施，而导致客户和企业终止合作的现象哪些客户易流失呢：以前是用经验模型的方法来分析，找一些对行业有理解的人自己归纳流失用户的特性。现在是从数据中提取。从已有数据中找出客户的共性。分析流程应用：成熟的行业，更关注减少流失而不
一、逻辑回归逻辑回归（logistic regress）是一个二分类的问题，其输出y的值为0或1。用于解决监督学习问题的学习算法。logistic regress的目的就是使预测值与真实值之间的误差最小。损失函数（Loss Function）来衡量预测值（y^(i)）与真实值（y(i)）之间的差异。预测值计算如下：y^(i) = h(w * x(i) + b)，h(x)为激励函数。在logisti
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2024-01-02 17:53:27
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用户运营 - 用户忠诚度分析真实案例1、问题时间间隔：根据产品特性，用户再次进行(消费/复购/再次访问等)的时间需要多久？用户多久没来过了，说明该用户可能会流失呢？多久没有再次访问/购买的客户已经流失了呢？消费次数：用户消费多少次后忠诚度会大大提高呢？我们需要特别关注消费几次的用户呢？新用户进来后是否需要大量的活动促销？解决以上2个问题，我们就大概知道自己的用户的忠诚度的分布，以及知道我们平时需要
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原创
2021-11-24 11:29:26
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快速上手客户流失模型分析1、处理客户流失数据集 客户流失数据集是一个记录电信公司现有的和曾经的客户的数据文件，有1个输出变量和20个输入变量。输出变量是一个布尔型变量（True/False），表示客户是否已经流失。输入变量是客户的电话计划和通话行为的特征，包括状态、账户时间、区号、电话号码、是否有国际通话计划、是否有语音信箱、语音信箱消息数量、白天通话时长、白天通话次数、白天通话费用、傍晚通话时长
PMML是一种可以呈现预测分析模型的事实标准语言，用于呈现数据挖掘模型。预测分析模型采用定型过程中获取的知识来预测新数据中是否有已知模式。PMML允许您在不同的应用程序之间轻松共享预测分析模型。因此，您可以在一个系统中定型一个模型，PMML中对其进行表达，然后将其移动到另一个系统中，并在该系统中使用上述模型预测机器失效的可能性等。今天我们运用决策树算法训练一个客户流失模型，进行“客户流失”的预测分
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
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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分析师：Shufang Wei随着社会经济的快速发展和交通基础设施的不断完善，我国汽车市场也得到了迅速增长。 与之配套的汽车售后服务市场成为庞大的黄金市场，发展潜力惊人。 在售后服务市场中，汽车 4S 店以其品牌优势，完整和规范的服务系统以及多种多样的增值服务受到消费者的青睐。但汽车售后市场纷繁复杂， 汽车 4S 店仍 要面对竞争品牌对保有客户的激烈争夺，还有汽车维 修集团、甚至一些小型的汽车维修
原创
2023-04-02 09:56:19
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一 评价尺度sklearn包含四种评价尺度1 均方差（mean-squared-error）2 平均绝对值误差（mean_absolute_error）3 可释方差得分（explained_variance_score） 4 中值绝对误差（Median absolute error）5 R2 决定系数（拟合优度）模型越好：r2→1模型越差：r2→0二 逻辑斯蒂回归1 概述在逻辑斯蒂回归中，我们将会
在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测，例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等，发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下，被预测变量可能是...
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2022-08-09 17:06:01
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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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游戏用户流失原因及分析框架搭建，
在游戏公司中，玩家流失一直是制作人、策划、业务运营最为关心的问题之一。本文将围绕用户流失，介绍如何针对流失搭建数据分析模型。我们从玩家流失原因说起。
玩家为什么会流失? 围绕玩家的游戏生命周期，玩家可能会在不同游戏阶段流失，下面将进行游戏阶段性的流失原因剖析。 第一阶段：适应阶段——初步体验不佳造成流失 适应阶段是用户第一次或前几次进入游戏到退出
1.分类评估方法【准确率：预测正确的数占样本总数的比例。 （TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）】1.1 精确率与召回率1.1.1 混淆矩阵在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)1.1.2 精确率(Precision)与召回率(Recall)精确率：预测结果为正例
通过对某移动通信公司客户的流失数据分析，了解客户流失规律，建立流失预警系统，为客户关系管理服务。数据介绍某年度随机抽取的 1000 个移动通信客户。因变量是他们来年的流失行为（0= 未流失，1=流失）。为了能够预测客户的未来行为，我们采集了下面这些来自当年的指标：客户等级（区分 VIP 客户等级）：1,2,3,4；主叫次数（%）：7 日内日均 主叫次数/90 日内日均主叫次数；被叫次数（%）：7
原创
2024-01-03 15:57:08
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作者：Barış KaramanFollow导读我们通过客户分群和终生价值的预测得到了我们的最好的客户，对于这部分的客户，我们需要全力的留住他们，那么具体应该怎么做呢。第四部分: 客户流失预测在过去的三个部分的数据驱动的增长系列中，我们已经了解了跟踪重要指标，客户细分以及预测终生价值。既然我们通过细分和终生价值预测来了解我们最好的客户，我们也应该努力留住他们。这就是为什么留存率是最重要的指标之一。
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
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
