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客户生存与流失预测 客户流失率是评估不断增长的业务的最重要指标之一。 虽然这不是最幸福的衡量标准，但它可以使您的公司了解保留客户的事实。 Heroku应用程序My Heroku应用程序： : 生存分析 生存分析是统计的一个分支，用于分析直到一个或多个事件（例如生物体死亡和机械系统故障）发生之前的预期持续时间。 Kaplan-Meier曲线（我的博客） 脚步 步骤1 问题定义 关键的挑战是预测单个客户是否会流失。 第2步 数据采集 用于此分类问题的数据集来自Kaggle，并来自IBM示例数据集集合（ ）。 第三步 探索性数据分析 收集数据后，将执行几个步骤来探索数据。 此步骤的目标是了解数据结构，进行初始预处理，清理数据，识别数据中的模式和不一致之处（例如，偏度，离群值，缺失值），并建立和验证假设。 第4步 特征工程 在特征工程中，从现有特征生成新特征，并在将所有特征转换

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 在非结构化P2P网络中，降低消息冗余，提高搜索的效率，一直是资源搜索的关键问题。目前非结构化P2P网络均采用生存时间（Time-To-Live）机制控制搜索算法的深度，但是同时产生了大量的冗余消息，严重影响了网络的利用率。为了能够在保持高搜索效率的前提下减少冗余消息的数量，提出了一种基于预算机制的非结构化P2P网络分段搜索策略DBudgetSearch。DBudgetSearch将搜索过程分为两个阶段，并在每个阶段中使用预算机制来控制消息转发的数量和导向，根据邻居节点的连接度大小来选择消息的转发对象。分析和试验结果表明，DBudgetSearch导向性好，算法搜索效率高，能够有效减