077中国2013年各地区除涝和水土流失治理情况统计.xls

Customer_Churn_PySpark 根据客户使用的电信服务预测客户流失。

Churn-Prediction-of-Bank-Customers:预测银行客户流失

采用遥感、地理信息系统、全球定位系统来完成监测工作，遥感影象作为获取动态数据的主要信息源，GPS在野外调查及验证时用于准确定位，采用GIS技术完成空间分析。

找出导致员工流失的因素，并探讨一些重要问题，例如“按工作角色和流失率显示离家距离的细分”或“按教育程度和流失率比较平均月收入”。这是由IBM数据科学家创建的虚构数据集。 WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv

简单人工神经网络（ANN） 关于案例研究 在此业务案例研究中，我们预测了银行客户的流失率。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。从数百万的客户中，我们随机选择了1万个客户。 我们将使用客户的特征来确定他/她离开银行的可能性。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。 此外，我们将使用流行的Python库（例如Tensorflow，Keras）和机器学习技术（例如Adam Optimizer）来训练ANN模型并预测客户流失率。 数据：客户数据存储在： 论文：ANN案例研究论文： 研究论文 代码：Artificial_Neural_Network_Case_Study.py SAMPLE_OUTPUT = ANN_Case_Study_Sample_Output_1.png SAMPLE_OUTPUT = ANN_C

全国土壤侵蚀栅格数据

橙色电信的客户流失数据集将用于开发预测模型，该数据集由清除的客户活动数据（功能）以及指定客户是否取消订阅的客户流失标签组成。这里提供了两个数据集：可以下载churn-80和churn-20数据集。 telecom_churn.csv

数据为CSV，仅供学习，数据为CSV，仅供学习，

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