合同流失:当客户签订了服务合同并决定取消服务(例如有线电视、SaaS)时。 自愿流失:当用户自愿取消服务(例如蜂窝连接)时。 非合同流失:当客户没有签订服务合同并决定取消服务时,例如零售店的消费者忠诚度。 非自愿流失:在没有客户任何请求的情况下发生流失,例如信用卡到期。 自愿流失的原因 缺乏使用 低劣的服务 价格...
因此,为了监控各类客户最近情况,我们引入“该类客户近期是否购买”,该指标描述客户从监测时间点往前推一段时间,这段时间内是否有购买,比如[1,10)区间客户近10天内是否有购买,[30,40)区间客户近40天内是否有购买等。为了监控波动,借鉴时间序列分析的方法,并考虑到计算量,把近360天的购买天数按时间窗口即每30天一...
结论1:Internet_other在0的均值是0.34,在1的均值是0.69,1的分组值越高,流失率越高,即越是使用别家的互联网app,流失率越高 结论2:contract_month的数据表明,按月付费的客户的流失率高于不按月付费的客户 结论3:totalcharges即客户累计支出费用的数据表明,客户累计支出费用越多,客户流失率越低 结论4:gender_female...
签订合同方式对客户流失率影响为:按月签订 > 按一年签订 > 按两年签订,证明长期合同最能保留客户。 5.3.4 属性:MonthlyCharges&TotalCharges 小结(5.3.4) 月度付费在70到110之间的流失率较高; 付费总额越高,客户流失率越低。 通过以上分析,可以得到较高流失率的人群特征,具有这些特征的人群需要对其进行运营,增加...
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...
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、日间通话时长、傍晚通话时长、夜间通话时长、国际通话时长等多项指标。
Churn:该用户是否流失(Yes or No) 2、导入数据 3、查看数据集信息 三、数据清洗 1、查找缺失值 数据集中有5174名用户没流失,有1869名客户流失,数据集不均衡。 2、查看数据类型 TotalCharges表示总费用,这里为对象类型,需要转换为float类型 3、转换类型 ...
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...
客户流失-生存分析 客户流失 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: ...
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 ...