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基于生存分析模型的用户流失预测

小H:这简单,如果我可以告诉你什么样的人群容易流失、什么时间点容易流失、用户的可能存活多节可以吗?...median_survive_new = median_survival_times(conditioned_sf).T return churn0_median_survive_new # 将月签合同提升至一年合同...tmp['Contract_One year'] = 0 values_new['contract_2y_tenure_pred'] = predict_median_func(tmp) # 提升在线安全服务...月费为29.85 0号客户基本预测信息:预测27个月,剩余价值805.95 0号客户价值提升信息: 更换1年合同后,预测43个月,剩余价值较月签合同提升了447.75 更换2年合同后,预测65个月,剩余价值较月签合同提升了...1104.45 添加OnlineSecurity后,预测31个月,剩余价值较月签合同提升了89.55 参考资料 [1] 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

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