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实现:语言python+sql,客户分类和标签数据定期生成在分析服务数据库中,业务平台连接分析服务数据库,按一定格式呈现给业务方。 初期效果:上线2个月核心客户活跃率比同期高出2个点。年终突破90%可期。
一、项目背景 AT&T运营商拥有充分的用户个人,通话,上网等信息数据。充分利用数据预测客户的流转情况,能帮助挽留用户,保证用户基数和活跃度。 二、数据获取 #调包 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns importmatplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 忽略报错 import warnings warnings...
一、背景 关于用户留存有这样一个观点,如果将用户流失率降低5%,公司利润将提升25%-85%。如今高居不下的获客成本让电信运营商遭遇“天花板”,甚至陷入获客难的窘境。随着市场饱和度上升,电信运营商亟待解决增加用户黏性,延长用户生命周期的问题。因此,电信用户流失分析与预测至关重要。 文章以分析为主,详细代码可查看...
【python】python商业客户流失数据模型训练分析可视化(源码+数据集+课程论文)【独一无二】 一、设计要求 本项目旨在分析和可视化商业客户流失的数据,探讨不同因素对客户流失的影响,并通过模型预测和评估客户流失情况。数据集来源于某商业机构,包含了客户的基本信息和通话记录,包括客户是否有国际通话计划、语音信箱计划、...
最后,分享源码: https://paste.ubuntu.com/p/tsZjWrVvY9/ 数据源地址: https://www.datafountain.cn/dataSets/35/details 【数据说话】分析Python岗位就业前景
简介: python客户的流失率分析和预测 1 一、实验目的 1.1 1、掌握逻辑回归的模型及分类模型评估指标。 1.2 2、掌握决策树分类模型。 2 二、实验内容 2.1 1、本次实验是电信客户的流失率分析和预测。 2.2 2、通过分析用户的套餐、通话、流量、行为、合约、关联购买、使用月数等情况。 2.3 3、对用户是否会流失...
1、使用Python分析并处理客户流失数据集 2、选用逻辑斯蒂回归（logistic regression）简单建模 3、最后使用拟合模型来进行客户流失预测 案例参考Clinton W. Brownley《Foundations for Analytics with Python》数据地址https://raw.githubusercontent.com/EricChiang/churn/master/data/churn.csv 处理客户流失数据集 客户流失...
当前行业竞争异常激烈,获客成本愈来愈昂贵,公司本着最大化增加营收,较少支出的前提下开始促销活动,为了全量了解客户增长情况,阶段性去关怀老客户,最终想看下那些用户会有流失倾向,及具备那些流失特征。 项目实施流程: (1):导入相关库及数据 (2):做特征工程处理 ...
不同行业、处于不同的客户生命周期,对客户流失的定义均有差异。但总的来说,客户流失指的就是在一定时期内不再使用公司产品和服务的客户。 针对客户流失的预测,有许多机器学习模型可以预测客户是否会流失。预测客户流失有几个好处: 提前对有流失可能性的客户进行干预,将留客措施前置; ...