BankCustomerChurn预测 对银行客户数据进行数据分析，以预测客户流失的原因，并提供防止这种情况的建议。 数据集：Churn_Modelling.csv 记录数：10,000 功能数量：14 使用的图书馆：pandas，matplotlib，numpy，seaborn

在携号转网背景下基于Xgboost算法的高价值客户流失预警建模，黄婷婷，李佳，在携号转网背景下，运营商企业将面临客户流失的风险。从全量客户中筛选出有流失倾向的高危群体，并提前对这些客户进行关怀和维系

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

案例背景：目前在我国移动通讯行业基本呈现三足鼎立的局势，市场份额由中国移动、中国联通和中国电信三家运营商瓜分。客户流失问题非常严重，从近5年的统计数字来看，三家运营商的移动客户数增长缓慢，中国联通在2015年甚至出现了负增长。因此建立一套系统的客户流失预警体系已是燃眉之急。案例原文详见某移动通讯公司客户流失预警分析

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Telco Churn Management Handbook英文原版，中文译名《电信业客户流失管理》，作者ROB MATTISON(罗布·马蒂森)。此为2005年的新版。 电信客户流失方面的经典，不用多说了。