基于Orange Telecom历史数据开发的客户流失预测模型的数据集和要求

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摘 要：本文简述了BP 神经网络的基本原理，提出了一种基于 BP 神经网络的客户流失 预测模型。实验表明，该模型的辨识精度高，能正确的对客户的需求进行评估，以减少客户 流失来提高企业的利润。 关键词：神经网络；BP 算法；客户流失；CRM

#清磁盘啦~，CSDN“网盘”真好用，感谢CSDN~ 机器学习，基于KNN算法对银行客户的历史数据进行分类分析，通过研究客户的历史行为来捕捉流失客户的特点，分析客户流失原因，从而可以在客户真正流失之前做出相应的营销干预，对客户进行挽留。

描述了电信用户是否流失以及其相关信息，共包含7044条数据，共20个字段，介绍下各个字段：描述了电信用户是否流失以及其相关信息，共包含7044条数据，共20个字段，介绍下各个字段： customerID ：用户ID。 gender：性别。（Female & Male） SeniorCitizen ：老年人 （1表示是，0表示不是） Partner ：是否有配偶 （Yes or No） Dependents ：是否经济独立 （Yes or No） tenure ：客户的职位（0-72，共73个职位） PhoneService ：是否开通电话服务业务 （Yes or No） MultipleLines：是否开通了多线业务（Yes 、No or No phoneservice 三种） InternetService：是否开通互联网服务 （No, DSL数字网络，fiber optic光纤网络 三种） OnlineSecurity：是否开通网络安全服务（Yes，No，No internetserive 三种） OnlineBackup：是否开通在线备份业务（Yes，No，No interne

该数据集包含1个文件： WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv 包含客户注册的服务、账户信息、统计信息等，可以分析所有相关的客户数据并制定有针对性的客户保留计划

Python应用实战代码-Python 银行信用卡客户流失预测(kaggle)

移动通信行业客户流失分析 Inetsoft对待客户流失的观点 在进行客户流失分析之前，有必要先阐述一下Inetsoft对于客户流失这个现象的一些观点： 流失在所难免，我们需要做的不是消除客户流失，而是确保流失率控制在较低水平。 移动通信行业公司的运营支撑等系统已经积累了丰富的信息，使得我们可以通过内部信息系统，定期分析客户流失情况。 通过仔细分析客户流失原因，有利于我们采取相应策略来降低有价值客户的流失率，真正的提高成本收益比。 我们认为许多客户是可以挽回的，准确的分析可以提供正确的挽回措施。 对于不值得挽回的客户，彻底放弃。这些客户包括低价值客户（挽回成本超过所能获得的收益的客户）和声望太差的客户（恶意欠费的客户等）。 这些观点是Inetsoft在进行客户流失分析时的指导思想，也代表了在这类CRM分析中的基本世界观。 为什么要关注客户流失？ 移动通信行业的现有企业中，一般情况下客户月流失率在3%左右，如果静态计算，则所有客户会在 2 － 3 年内全部流失。 在降低客户流失率方面，哪怕仅仅降低 1 ％就意味着你至少可以有百万元的收入增长！客户是一个公司最宝贵的财富，因此保持客户并增长

流失模型构建，适用电信、游戏、用户等，用以衡量用户的流失，制定相关的挽留措施

赛题数据由训练集和测试集组成，总数据量超过25w，包含69个特征字段。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，3万条作为测试集，同时会对部分字段信息进行脱敏。 特征字段：客户ID、地理区域、是否双频、是否翻新机、当前手机价格、手机网络功能、婚姻状况、家庭成人人数、信息库匹配、预计收入、信用卡指示器、当前设备使用天数、在职总月数、家庭中唯一订阅者的数量、家庭活跃用户数、....... 、过去六个月的平均每月使用分钟数、过去六个月的平均每月通话次数、过去六个月的平均月费用、是否流失