流失预测 使用人工神经网络的客户流失预测 问题陈述 任务是预测某个客户是否会放弃公司。 也就是说，要预测“客户流失”属性。 通常，为每个客户国家/地区提供的信息帐户长度区号电话国际计划VMail计划VMail消息日间日间通话日间收费夏娃·明斯平安夜电话夏娃冲锋夜分钟夜间通话夜间收费国际分钟国际通话国际收费客户服务电话搅拌？ 内容 数据探索 数据预处理 训练模式 可视化模型

针对电信领域客户流失的问题,提出了改进聚类的客户流失预测模型。根据通信行业中实际客户流失数据的正负样本数量不平衡而且数据量特别大的特点,提出带有不同权重参数的改进聚类算法,并将其用于电信行业的客户流失预测模型中。通过实际电信客户数据集测试,与传统的预测算法比较,证明这种算法适合解决大数据集和不平衡数据,具有更高的精确度,能够取得较好的客户流失预测效果。

BankChurners 机器学习分类模型可预测银行的客户流失。 嗨，访客们！ 我是数据科学的新手，但我正在通过使用在线可用数据集将所有学习实践付诸实践。 我已经使用Python生成了机器学习分类模型！ 我仍在学习，随着我学到更多，我将继续添加我的分析！

Python数据分析行业案例课程--客户流失分析，完整版视频课程下载。 【课程特色】 可作为业务分析模板：课程内容完全基于真实业务分析场景构建，提供全部编写的函数工具和源代码，可直接作为同类业务场景中的业务分析模板加以使用。 双案例课程结构：精选来自不同行业的真实业务案例，并充分考虑到案例代表性和分析需求上的差异化，更有利于拓展学员的分析能力。

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客户流失项目 使用电信客户流失数据确定功能重要性 杰夫·斯帕格诺拉 笔记： 该自述文件正在进行中，将很快完成。 介绍 客户流失是任何业务的主要关注点。 在当今世界，客户比以往任何时候都更加了解信息，并且只需在移动设备上轻按几下即可找到各种服务的优惠和促销。 使用有针对性的社交媒体广告，他们甚至不必这样做！ 当客户管理中的任何失误都可以使忠诚的客户跳船寻求其他地方的更好报价时，仅凭这一事实就比以往更难创建长期客户。 在电信市场竞争如此激烈的情况下，许多公司遇到客户流失给竞争公司的问题也就不足为奇了。 通常，并非100％清楚为什么这些客户放弃了他们目前的提供商而去了另一家。 在这个项目中，我们将使用数据分析和机器学习来找出哪些因素最会影响客户决定将其服务提供商移交给竞争对手的决定。 获得 数据来自Kaggle的Churn In Telecom数据集。 关于Kaggle的信息不多于数据

论文研究-基于支持向量机的客户流失预测模型.pdf,

对于公司来说，要想实现持续发展，准确预测客户流失至关重要。 先前的研究已经使用许多机器学习方法来预测客户流失。 通用模型无法充分利用时间序列功能。 为了克服这个缺点，我们提出了一个基于LSTM和CNN的模型，该模型在LSTM层和卷积层之间具有跨层连接。 该模型可以同时学习潜在的顺序信息，并从时间序列特征中捕获重要的局部特征。 此外，我们介绍了一种通过在现有特征上训练XGBoost模型来构造新特征的方法。 在真实数据集上的实验结果表明，我们提出的模型比其他比较模型具有更好的性能。

Customer_Churn_PySpark 根据客户使用的电信服务预测客户流失。

Churn-Prediction-of-Bank-Customers:预测银行客户流失