采用遥感、地理信息系统、全球定位系统来完成监测工作，遥感影象作为获取动态数据的主要信息源，GPS在野外调查及验证时用于准确定位，采用GIS技术完成空间分析。

找出导致员工流失的因素，并探讨一些重要问题，例如“按工作角色和流失率显示离家距离的细分”或“按教育程度和流失率比较平均月收入”。这是由IBM数据科学家创建的虚构数据集。 WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv

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

全国土壤侵蚀栅格数据

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

数据为CSV，仅供学习，数据为CSV，仅供学习，

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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。

字段说明：州名， 账户长度， 区号， 电话号码， 国际计划，语音邮箱， 白天通话分钟数， 白天电话个数， 白天收费， 晚间通话分钟数，晚间电话个数， 晚间收费， 夜间通话分钟数，夜间电话个数， 夜间收费， 国际分钟数， 国际电话个数， 国际收费， 客服电话数，流失与否