基于kaggle平台上--电信客户流失数据集，利用生存分析进行流失预测
https://www.kaggle.com/blastchar/telco-customer-churn
0 customerID 客户编号
1 gender 性别
2 SeniorCitizen 是否是老年人
3 Partner 是否单身
4 Dependents 经济是否独立
5 tenure 已使用月份数
6 PhoneService 电话业务
7 MultipleLines 多线业务
8 InternetService 网络服务业务
9 OnlineSecurity 网络安全业务
10 OnlineBackup 网络备份业务
11 DeviceProtection 设备保护业务
12 TechSupport 技术支持业务
13 StreamingTV 网络电视业务
14 StreamingMovies 网络电影业务
15 Contract 合同方式
16 PaperlessBilling 电子账单
17 PaymentMethod 支付方式
18 MonthlyCharges 月费用
19 Total
2022-01-28 09:06:23
186KB
水土流失监测实验程序，可接入4路海康工业相机，快照拍摄，后期图片对比，网格线比例尺
2022-01-26 14:03:46
339.42MB
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HL公司房地产开发过程中人才流失的原因及对策研究726反馈（推荐使用）.docx
2021-12-29 16:04:40
411KB
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
2021-12-25 14:17:36
192KB
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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。
2021-12-17 21:53:32
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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！
2021-12-15 10:11:00
391KB
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