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

简单人工神经网络（ANN） 关于案例研究 在此业务案例研究中，我们预测了银行客户的流失率。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。从数百万的客户中，我们随机选择了1万个客户。 我们将使用客户的特征来确定他/她离开银行的可能性。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。 此外，我们将使用流行的Python库（例如Tensorflow，Keras）和机器学习技术（例如Adam Optimizer）来训练ANN模型并预测客户流失率。 数据：客户数据存储在： 论文：ANN案例研究论文： 研究论文 代码：Artificial_Neural_Network_Case_Study.py SAMPLE_OUTPUT = ANN_Case_Study_Sample_Output_1.png SAMPLE_OUTPUT = ANN_C

橙色电信的客户流失数据集将用于开发预测模型，该数据集由清除的客户活动数据（功能）以及指定客户是否取消订阅的客户流失标签组成。这里提供了两个数据集：可以下载churn-80和churn-20数据集。 telecom_churn.csv

电信客户流失 重点客户保留计划 WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv

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。

电信客户流失预测模型设计与实现，工作中总结的

客户流失预测：用于预测电信公司客户流失的机器学习实现

银行客户流失预测 该存储库包含与银行客户流失预测项目相关的文件。