机器学习模型的应用方法多种多样，不一而足。 例如，在客户流失预测中，当客户呼叫服务时，系统中便可以查找到一个静态统计值，但对于特定事件来说，系统则可以获得一些额外值来重新运行模型。
本文主要是介绍基于逻辑回归算法的稳定度评分模型实现流程，所选案例也详细展示了模型构建的整个流程及处理方法。
使用工具: python、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn库
团队需要分析一个来自在线零售商的数据。该数据集包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。 客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书籍数量，以及价值。 我们被要求建立一个模型来预测消费者每周的购买频率、书籍的购买单位和购买价值。
996 一直是互联网老生常谈的话题了，但抛开其他只谈工作本身，你有没有想过，下班晚、加班，有时候可能是因为自己工作比较低效？
对于音乐流媒体业务来说，确定可能流失的用户（即有可能从付费降级到取消服务的用户）是关键。
客户流失/流失，是企业最重要的指标之一，因为获取新客户的成本通常高于保留现有客户的成本。
细分客户群是向客户提供个性化体验的关键。它可以提供关于客户行为、习惯与偏好的相关信息，帮助企业提供量身定制的营销活动从而改善客户体验。在业界人们往往把他吹嘘成提高收入的万能药，但实际上这个操作并不复杂，本文就将带你用简单的代码实现这一项目。
来源/作者：李宽wideplum ---- 腾讯SaaS加速器 二期30席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资本、技术、资源、商机等层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，助力产业转型升级。 二期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：寻找SaaS“潜力军”，腾讯SaaS加速器二期开启招募 今天编译一篇关于客户流失的文章，来了解一下客户流失的重要性。
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。
以客户流失数据为例，看 Tensorflow 2.0 版本如何帮助我们快速构建表格（结构化）数据的神经网络分类模型。
想不想了解如何用Python快速搭建深度神经网络，完成数据分类任务？本文一步步为你展示这一过程，让你初步领略深度学习模型的强大和易用。
企业竞争更加严峻的市场中，客户对企业来说就成了最重要的资源，毕竟客户一一尤其是有钱有需求的客户就那么多，如何把客户拉过来并且留住就成为了企业的工作重点，这也使得客户流失成为众多企业的关注主题之一。
有人离职是因为“世界那么大，我想去看看”，也有人觉得“怀有绝技在身，不怕天下无路”。
哈喽大家好，跟大家分享一个消息，我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了！之前也没有跟大家透露过这个消息，总想着做出来再说吧，要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力，反复修修改改，最终还是写完了这一本书。
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
如果你想知道用户是不是流失了呢？还有多少付费潜力呢？在未来某段时间是否会再次购买呢？BG/NBD概率模型都可以解决。但是该模型不能预测周期性消费的客户，因为它只关注T时段内的交易。
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上
本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
生存模型就能很好的地解决上面的问题，生存分析(Survival analysis)是指根据历史数据对人的生存时间进行分析和推断，研究生存情况与众多影响因素间的关系。本文参考自python数据分析案例-利用生存分析Kaplan-Meier法与COX比例风险回归模型进行客户流失分析与剩余价值预测[1]。
本文旨在通过2015-2018的客户订单分析，了解各大区销售经营情况、不同偏好，并通过RFM模型来进行客户价值分类，实现定向营销。
数据分析不只是数据的罗列，而是数据和分析的结合。数据层面包括数据获取、整合、可视化等操作；分析侧面则是结合业务目的和数据表现给出相应的数据结论。只要掌握数据工具就能获取、整合数据，而分析问题并给出有效结论和建议就有一定的难度。根据分析结果给出合理的意见和建议是数据思维培养过程中重要的环节之一。本节会立足于如何根据数据表现提出合理建议，通过几个示例说明数据分析师在给出建议时常常出现的误区。 1 数据分析师提出合理建议需要经历的三个阶段 并不是每个数据分析师从刚入行开始就能够通过数据分析为业务方提出合理解决方案
数据分析不只是数据的罗列，而是数据和分析的结合。 数据层面包括数据获取、整合、可视化等操作；分析层面则是结合业务目的和数据表现给出相应的数据结论。只要掌握数据工具就能获取、整合数据，而分析问题并给出有效结论和建议就有一定的难度。根据分析结果给出合理的意见和建议是数据思维培养过程中重要的环节之一。 本文会立足于如何根据数据表现提出合理建议，通过几个示例说明数据分析师在给出建议时常常出现的误区。 1 数据分析师提出合理建议需要经历的三个阶段 并不是每个数据分析师从刚入行开始就能够通过数据分析为业务方提出合理解决
在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力
在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对大学教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析。
在SaaS中，NDR是客户留存率的重要指标之一。它可以帮助你了解在特定时期内，你从现有客户那里获得的收入增长情况。
化工是一门通过对流动、传质、传热过程进行优化设计而提高化学品生产效率、降低生产成本、提高安全系数的学科。
流失预测是个重要的业务，通过预测哪些客户可能取消对服务的订阅来最大限度地减少客户流失。虽然最初在电信行业使用，但它已经成为银行，互联网服务提供商，保险公司和其他垂直行业的通用业务。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 本课程的目的并不是要开发一门全新的机器学习或数据分析的综合入门课程，也不是想借此来取代基础教育、在线/离线课程或一些专业和书籍。我们推出本系列文章是为了让初学者快速地回顾一些基础知识，并帮助你找到进一步学习的方向。 首先用简短通俗的语言回顾数学和机器学习的基础知识，并引用了一些其他资源，这种教学的方法与一些深度学习书籍类似。 此外，课程不单单注重理论的讲解，更强调完美地平衡理论与实践。因此，每个理论主题讲解后都有一个对应的练习专题，方便初学者通过自己动手来巩
作者：Samuele Mazzanti翻译：欧阳锦校对：赵茹萱 本文约3900字，建议阅读10分钟本文通过实验验证了一个通用模型优于多个专用模型的有效性的结论。 比较专门针对不同群体训练多个 ML 模型与为所有数据训练一个独特模型的有效性。 图源作者 我最近听到一家公司宣称：“我们在生产中有60个流失模型。”（注：流失模型是一种通过数学来建模流失对业务的影响。）我问他们为什么这么多。他们回答说，他们拥有 5 个品牌，在 12 个国家/地区运营，并且由于他们想为每个品牌和国家/地区的组合开发一种模型，因
注意，已经很多很多人和我说最后的loss不变，大家的数据都不一样，如果发现loss不变请降低learning_rate = 1e-6，就可以解决，还有问题的话，公众号里面联系我，帮助大家搞定。
引言 一些大的产品公司，都有自己的客户支持。当你打电话/对话完成之后，经常会被问及“你有多大可能将我们推荐给你的朋友或家人?”。产品公司做这样做主要是评估自己的服务或者产品是否满足用户需求，进而及时
对利用Python进行数据分析有一定的了解后，再结合一些业务知识把理论与实际相结合的需求也呼之欲出。将编程语言应用到实践中也还是一件比较有成就感的事情。本文源起是笔者最近常收到如下“骚扰”短信：
我给你写了一篇《如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据？》，为你讲解了 Tensorflow 2.0 处理结构化数据的分类。
绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。
前言 用户流失一直都是公司非常重视的一个问题，也是AAARR中的Retention的核心问题，所以各大算法竞赛都很关注。比如最近的：KKBOX的会员流失预测算法竞赛（https://www.kaggle.com/c/kkbox-churn-prediction-challenge），如何能够搭建一个精准的模型成了大家探索的重要问题。 本文主要讲解神经网络、TensorFlow的概述、如何利用python基于TensorFlow神经网络对流失用户进行分类预测，及可能存在的一些常见问题，作为深度学习的入门阅
用户生命周期价值CLV（Customer Lifetime Value）比生命周期更重要。让用户能在生命周期中产生商业价值，才是运营的使命。这里的商业价值，不单纯是电商广告游戏等赚钱模式。信息和数据这些无形且很难量化的也是商业资产。
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