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

客户管理系统 用Java编写的库存和采购系统 这是一个用Swing GUI用Java编写的库存和采购系统

本数据集是一个桑坦的银行的一个数据集，里面是分析客户流失的一个csv文件，这是一个非常好的机器学习数据集

从一线支持团队到高管团队，客户满意度是衡量成功的关键因素。不满意的顾客不会留下来。而且，不满意的客户很少会在离开前表达他们的不满。 桑坦德银行(Santander Bank)要求Kagglers帮助他们在早期发现不满意的客户。这样做可以让桑坦德银行采取积极措施，来改善客户的满意度，以免为时已晚。 在本次比赛中，你将使用数百个匿名特性来预测客户是否满意或不满意他们的银行业务体验。 sample_submission.csv test.csv train.csv

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

项目：关于kaggle竞争的客户流失预测2020 是关于预测客户是否会改变电信提供商，这被称为“搅动”。 动机 客户流失是业务分析和业务关键目标中最重要的领域之一。专注于留住现有客户比收购新客户更容易且成本更低。将客户保留率提高几个百分点可以显着提高利润。预测客户流失将有助于企业保留现有客户，并扩大潜在客户的识别范围。流失管理的核心在于能够识别潜在磨耗者的预警信号。机器学习将提供一种解决方案，并且企业将采取积极行动阻止这种情况的发生。 该项目的目的 资料详情 领域 探索数据 清洁数据和功能工程 建模与评估 比赛和最终成绩 挑战与增强 该项目的报告 文件和文件夹的详细信息和结构 资料夹 原始数据集和清理的数据集。 使用图片 存储已转换的XGB模型。 Jupyternotebooks用于数据可视化，清洁数据，EDA，建模和车削。 实用程序，用于 用于程序 档案文件 项目调查结果 软件要求

CDP Market Overview, how CDP distinguish from DMP, CRM or Marketing Automation. CDP Capabilities, from 3rd party data integration to data management.

BTYDplus BTYDplus 软件包提供了高级统计方法来描述和预测客户的购买行为。 它使用历史交易记录来拟合概率模型，然后该模型可以计算出一个队列以及一个客户级别的管理兴趣量（客户生命周期价值，客户权益，P（活动）等）。 该软件包对软件包进行了补充，提供了几种其他的“为止”模型，这些模型已经在营销文献中发布，但是其实现是复杂且不平凡的。 这些模型是：NBD，MBG / NBD，BG / CNBD-k，MBG / CNBD-k，Pareto / NBD（HB），Pareto / NBD（Abe）和Pareto / GGG。 安装 # install.packages("devtools") devtools::install_github("mplatzer/BTYDplus", dependencies=TRUE) library(BTYDplus) 入门 demo("cdn

亲测是适用于mt7603e和mt7612e 在wifi芯片产测校准中用到 即wlan facility做产测中会先使用iwpriv去配置wifi驱动进入到ate模式然后打流进行测试 这个手册里面就有相关的iwpriv命令

硬件设计，ASIC与Customer IC 设计的区别，是一本很好的工具书。