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数据驱动分析实践四 客户留存分析
数据驱动分析 实践四 客户留存分析 在本系列前三篇文章中，我们已经定义了我们的指标、进行了客户分段并且建立机器学习模型来预测客户的LTV。由于我们通过客户分段和LTV预测知道了谁是我们最好的客户，我们应该尽力去留住这些客户。在这种情况下，客户留存率就成为了一个R语言分析代码
工作类型和收取的曲线图 barplot(Int.l.P_churn,col = cols, beside = TRUE) title(main = an, xlab = "calss", ylab =an) Int.l.P_churn_ratio=round(prop.table(Int.l.P_churn,margin=2),4)*100 Int.l.P_churn_ratio cols <- terrain.colors(3)barplot(Int.l.P_churn_rat电信用户流失预测
电信用户流失预测 1.案例概述2.数据预处理3.可视化分析4.特征工程5. 模型评估6.分析与决策 1.案例概述 任务描述：随着电信行业的不断发展，运营商们越来越重视如何扩大其客户群体。据研究，获取新客户所需的成本远高于保留现有客户的成本，因此为了满足在激烈竞争中的优势，保留现数据挖掘实践（22）：实战--用户流失预警系统
0 分析与准备数据--开会与讨论 1 数据清洗与格式转换 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #忽视 Step.1 通过pandas来导入csv：查看一下数据的基本情况，可以看到， 整个数据集有3333条数据， 21个维度， 最后一列是分类 importTelco Customer Churn
目录 项目来源一、研究背景二、研究问题三、查看数据四、数据清洗4.1缺失值处理4.2重复值处理4.3数据类型转换4.4异常值处理 五、EDA及可视化分析5.1查看流失用户占比5.2用户个人属性分析5.3服务属性分析5.4行为属性分析5.5小结 六、构建预测模型6.1特征离散化6.2特征编码6Telco Customer Churn（电信客户流失相关数据集）
原文： Telco Customer Churn Focused customer retention programs "Predict behavior to retain customers. You can analyze all relevant customer data and develop focused customer retention programs." [IBM Sample Data Sets] Each row represents a custome逻辑回归
1. 简介 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。 2. 应用场景 数据不均衡问题 广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号 3. 原理 线性回归： 通过sigmoid函数对线性回归输出结果进行转化，转化到 (0,1) 之机器学习笔记1（主要内容可视化）
机器学习笔记1（主要内容可视化） （只是学习笔记，里面的批注都是我当时的总结，不一定准确，如果广大网友愿意批评指出，那真是再好不过，谢谢你们！） 重要概念：离网率（Churn）是指放弃目前所使用网络(移动、联通、网通等业务产品)的用户数量占该网络全部用户数量的比例,也可以说是客户流失率。 （一翻腾(Series Churn)问题：随着时间推移。
数据写入和读取的形式完全不同：数据写入按照指标维度，而读取是按照时间区间。最终查询时涉及的区域以时间为横轴，指标不同维度为纵轴的矩形。 序列翻腾(Series Churn)问题：随着时间推移，一些指标序列会进入非活跃状态，即再也不会接收到新的数据，而新的序列会出现。这在云环境，尤其是 Kuber翻腾(Series Churn)问题：随着时间推移。GTJC他忽然间
数据写入和读取的形式完全不同：数据写入按照指标维度，而读取是按照时间区间。最终查询时涉及的区域以时间为横轴，指标不同维度为纵轴的矩形。 序列翻腾(Series Churn)问题：随着时间推移，一些指标序列会进入非活跃状态，即再也不会接收到新的数据，而新的序列会出现。这在云环境，尤其是 Kuber