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

分类 电信客户流失预测。 关于该项目- 在这个项目中，我使用各种分类算法，使用数据集中的特征预测客户流失率。 使用的Python软件包-Pandas，Numpy，Scipy，scikit-learn，Seaborn和matplotlib。 关于数据集： 每行代表一个客户，每列包含在元数据列中描述的客户属性。 数据集包含有关以下信息：上个月内离开的客户–该列称为每个客户都已注册的Churn Services –电话，多条线路，互联网，在线安全，在线备份，设备保护，技术支持和流媒体电视和电影客户帐户信息-他们成为客户的时间，合同，付款方式，无纸化账单，每月费用和总费用有关客户的人口统计信息-性别，年龄段以及是否有合作伙伴和受抚养人 致谢- 从下载了数据集 该项目涉及－ 1）探索性数据分析-删除不必要的功能，处理空值和离群值（如果有）。 使用具有目标变量的独立特征的KDE图，箱线图和Ba

电信客户流失预测挑战赛数据集.zip

ID3算法在电信客户流失中的应用.doc

网络技术-综合布线-影响电信宽带客户流失的原因分析.pdf

人工智能-机器学习-改进的模糊聚类算法在预测移动客户流失中的应用研究.pdf

安全技术-网络信息-模糊贝叶斯网络在电信客户流失分析中的研究与应用.pdf