客户流失预测项目
数据： ：
熊猫，numpy，matplotlib，seaborn，plotly，sklearn，xgboost
建立客户流失预测模型：
探索性数据分析
特征工程
使用Logistic回归调查功能如何影响保留率
使用XGBoost构建分类模型
流失预测
保留率表明您的产品市场适合度（PMF）有多好。 如果您的PMF不满意，您应该很快就会看到客户流失。 提升保留率（因此称为PMF）的强大工具之一是Churn Prediction。 通过使用此技术，您可以轻松找出在给定时间段内可能流失的人。 在本文中，我们将使用Telco数据集（ ），并执行以下步骤来开发Churn预测模型：
探索性数据分析
特征工程
使用Logistic回归调查功能如何影响保留率
使用XGBoost构建分类模型
探索性数据分析（EDA）
数据分为两类：
分类功能：性别，电视流，付款方式等。
2021-09-10 15:02:36
2.06MB
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UE注册-建立会话-UE触发业务请求-释放会话-UE注销信令流程.drawio
2021-09-10 14:02:08
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1月初工人数为10人，工人每月工作21天，每天工作8小时，按规定，工人每个月加班时间不得超过10个小时。1月初的库存量为200台。产品的销售价格为240元/件。该产品的销售特点是，如果当月的需求不能得到满足，顾客愿意等待该需求在后续的某个月内得到满足，但公司需要对产品的价格进行打折，可以用缺货损失来表示。6月末的库存为0（不允许缺货）。各种成本费用如表2所示。
2021-09-10 01:02:11
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