图2：数据分析挖掘方法论 二、流失预警模型构建 基于上述方法论，下面结合具体的业务场景，详细介绍用户流失预警的分析思路及模型建设过程。...而落脚点则是建立一套流失预警的分类模型，预测用户的流失概率。 基于上述需求，首先我们要明确“用户流失”的定义，使得分析的目标更符合业务理解及分析要求。...2.1.1 用户流失行为定义 这里罗列了流失分析可能需要考虑的三个维度：动因、程度和去向。不同业务场景下流失分析可能需要综合考虑多个维度，以制定最为合理的分析目标。...图3：Roll-rate分析 2.2 数据理解 针对用户流失预警这一分析目标，我们重点考察用户活跃类指标，构建流失预警分析建模指标体系： 图4：建模指标体系 2.3 数据准备 2.3.1 样本构造 流失预警分析样本数据选取...比如本次流失分析的场景下，流失用户作为目标样本，相比整体大盘来说肯定是属于稀有的标签。
利用生存分析预测用户流失周期 上篇 1.数据基本情况探索 2.数据来源及预处理 3.数据相关性探索 下篇 1.Cox风险比例模型建模...Cox风险比例模型效果评估 3.Cox风险比例模型预测流失用户 4.改善运营策略，防止用户流失 生存分析(survivalanalysis...)源于生物医学，早期主要是是对生存时间进行分析，后来该方法也应用于各类商业分析，主要研究用户从一种状态转变到另一种状态所经历的时间。...举个例子来说，在互联网行业，用户流失是较为常见的分析主题，生存分析法就可以运用于探究用户从进入互联网产品到流失这一过程的转变时长。这一期内容，小编会运用生存分析方法通过Python预测用户流失周期。...图1流失与费流失用户各个特征对比
有同学问：用户流失该怎么分析？用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢？只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。今天系统解答一下。...☆错误3：只盯流失不看活跃，事后诸葛。这是另一个常见错误。在流失率实际增高以后才开始分析。结果木已成舟，用户都跑了，分析了也没啥用。流失率是个相对滞后的指标。...用户流失分析基本思路 用户流失分析的目标是把流失率关在笼子里，因此在数据上，我们首先关注的是流失率走势，尤其关注三类问题（如下图所示）。 ? 1、事件型问题。由一次/多次事件引发的短期流失率波动。...不同业务类型流失处理差异 因为流失问题和业务高度相关，因此不同业务流失分析方向也不同。从大类上看，有两个最重要的区分维度。 ☆贵重低频产品VS便宜的快消品。...本质上，用户流失分析难，难在：做分析的同学们很少懂用户运营的业务。 拉一个做分析的同学出来问： 生命周期该是多长？ 行业性留存率是多少？ 核心用户是什么群体？ 核心卖点是什么体验？
第一步：了解数据模型 对于此分析，我们假设拥有如下数据库： customers：客户信息表。 orders：订单表。 payments：付款交易表。...churned_customers, COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM customers) AS churn_rate FROM inactive_customers; 第三步：分析客户流失模式...IN (SELECT customer_id FROM inactive_customers) GROUP BY order_status; 3.2 按支付方式分析流失率 --根据支付方式分析流失率...orders GROUP BY customer_id ) AS customer_orders GROUP BY customer_segment; 三、结论： 使用 SQL 进行流失分析为客户保留策略的企业提供了可行的见解...通过 SQL 查询，可以计算客户流失率、确定客户流失的常见原因，并根据客户的行为对客户进行细分。这样，就可以制定有针对性的策略来留住客户并培养长期关系。
作者：陈老师 来源：接地气学堂 有同学问：用户流失该怎么分析？用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢？只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。...☆错误3：只盯流失不看活跃，事后诸葛。这是另一个常见错误。在流失率实际增高以后才开始分析。结果木已成舟，用户都跑了，分析了也没啥用。流失率是个相对滞后的指标。...用户流失分析基本思路 用户流失分析的目标是把流失率关在笼子里，因此在数据上，我们首先关注的是流失率走势，尤其关注三类问题（如下图所示）。 ? 1、事件型问题。由一次/多次事件引发的短期流失率波动。...不同业务类型流失处理差异 因为流失问题和业务高度相关，因此不同业务流失分析方向也不同。从大类上看，有两个最重要的区分维度。 ☆贵重低频产品VS便宜的快消品。...本质上，用户流失分析难，难在：做分析的同学们很少懂用户运营的业务。 拉一个做分析的同学出来问： 生命周期该是多长？ 行业性留存率是多少？ 核心用户是什么群体？ 核心卖点是什么体验？
利用生存分析预测用户流失周期 上篇 1.数据基本情况探索 2.数据来源及预处理 3.数据相关性探索 下篇 1.Cox风险比例模型建模...https://t.zsxq.com/VBYNrVR Cox风险比例模型是用户流失分析中较为常用的方法，该模型不仅可以预测用户是否会流失，还能预测用户何时流失，下面一起来看看Cox风险比例模型如何预测用户流失...一致性指数最大值为1，此处生存分析模型的一致性指数高达93%，说明Cox风险比例模型效果还是不错的。...；如果是负的，那么拥有该特征客户则不太容易流失。...从分析结果来看，签署两年合同，即‘Contract_Two year’特征对于用户的留存是具有积极正向作用的，且在95%的置信度下是具有显著性的，这个分析结果和之前相关分析的结果是一致的。
图2：数据分析挖掘方法论 3 流失预警模型构建 基于上述方法论，下面结合具体的业务场景，详细介绍用户流失预警的分析思路及模型建设过程。 1. 业务理解 1.1....而落脚点则是建立一套流失预警的分类模型，预测用户的流失概率。 1.2. 问题定义 基于上述需求，首先我们要明确流失的定义，使得分析的目标更符合业务理解及分析要求。 1.2.1....用户流失行为定义 这里罗列了流失分析可能需要考虑的三个维度：动因、程度和去向。不同业务场景下流失分析可能需要综合考虑多个维度，以制定最为合理的分析目标。...数据理解 针对用户流失预警这一分析目标，我们重点考察用户活跃类指标，构建流失预警分析建模指标体系： ? 图4：建模指标体系 3. 数据准备 3.1....比如本次流失分析的场景下，流失用户作为目标样本，相比整体大盘来说肯定是属于稀有的标签。
基于生存分析模型的用户流失预测 小O：有没有什么很好的办法在预测用户流失的同时，提供一些建议帮助我们运营呢？...小O：这太可以了～ 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]。...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: https://blog.csdn.net/maiyida123/article/details
那么如何在客户即将流失之前有效地发现他们，并对其特征进行刻画，从而帮助营销部门确定客户挽留市场活动的目标客户群以及合适的营销方案就是企业分析部门的重要工作。在这些方面，数据分析和挖掘可以帮助企业。...假设你是电信企业的一个数据分析经理，市场营销部的同事过来和你说: "前一段开市场总结会时老板说了，最近电信市场又在血拼，竞争对手不断挖我们的墙脚，公司的高端客户这个月又流失了不少。...3、如何定义分析用数据的时间窗口 对因变量(是否流失)的数据窗口来说，为使得到的预测结果既具有前瞻性，又能给营销部门充分的营销时间，考虑流失定义的时间窗口与自变量的定义窗口问隔一个月(考虑到客户详单数据并不是每个月末马上就能得到一一通常要有...再考虑到如前述流失定义需要3个月的观察期(欠费与无通话行为情形)。 4、如何从分析结果中获取实际收益 得到了流失预测结果，如何使用？如何事先预估市场挽留活动的收益?...通过数据挖掘得到流失分析的结果往往有两类：一类是流失客户的特征描述，另一类是针对每一个客户的流失评分。
2、连续型变量的探索性分析方法 对于连续型变量，通常可以使用描述统计量和图形两种方法来进行探索性分析。...如果希望得到离散变量与连续变量之间的量化关系，则可以使用统计分析中的方差分析方法，从下图中可以看出，从统计意义上讲，在0.05显著性水平下。流失客户与不流失客户的高峰时期通话时长有着显著差异。 ?...因此，在本案中，我们使用如下的分析内容： ? 从上图可以看出，性别与流失的关系似乎不是很密切，男性和女性流失比例相差不大。 ?...对高峰时期通话行为相关的连续变量与流失之间的关系的探索性分析，得到： ? ? ? ?...至于流失与各连续变量关系更细致的分析，我们将通过后面的建模过程来完成。
作者：Fish http://www.gamedas.com 流失分析，是游戏数据分析中一个老生常谈的问题了，一般情况下，运营人员及数据分析师都会从下载-点击-注册-创角-加载-新手教程-…-流失，这样一系列的过程的转化率来一步步研究和细分来寻找玩家流失点...这种方式在游戏测试或者前期留存震荡期及淘汰期是有显著效果的，可以细分分析到每个环节所出现的问题和痛点。...这时玩家流失原因便显得错综复杂，更有意义的做法则是根据玩家游戏行为数据，对玩家进行流失预测，挑选出预测出即将可能流失的玩家，再对其行为细分分析，加以关注就显得意义深刻。 首先，何为kNN近邻？...具体python代码如下： def autoNorm(dataSet): ''' 数据标准化，消除量纲影响，公式：f(x)=x-min(x)/max(x)-min(x) 函数返回标准化矩阵normDataSet...: 流失 , real result : 流失 kNN result : 流失 , real result : 流失 kNN result : 流失 , real result : 流失 ... ..
另外，客户是企业的重要资源，也是企业的无形资产，客户的流失，也就意味着资产的流失，因此客户流失率是考量业务成绩的一个非常关键的指标。...本报告可以分为一下几个部分： 探索性分析 数据预处理与特征工程 用户流失预测 RFM与用户画像分析 二、探索性分析 官方共提供2个数据集，分别为训练集userlostprob_train.txt和测试集...精确度：（预测为流失且实际发生流失的样本数量）/（预测为流失的样本数量） 召回率：（预测为流失且实际发生流失的样本数量）/（实际流失的样本数量） 2.1 数据指标预览 查看数据集各特征字段，其中，...label=1代表流失客户，label=0代表非流失客户。...') plt.title('新老客户中的客户流失率'); 我们可以看到，众多客户中，94.42%的客户是老客户，新客只占5.58%，另外，老客的流失率达到28%，新客的流失率占20%，总体来说，我们应该采取措施
客户流失分析就是查找哪些是大客户，并且有一段时间未消费了，及时进行关系维护。 要做的事情是对客户字段分组汇总，计算消费次数和最后消费时间。 1、数据准备-自建数据集。 2、过滤（清洗数据）。
导语：预流失用户，即有流失倾向，但还没有开始真正流失的用户。...相较于流失用户而言，预流失用户处于观望阶段，或许对现有产品有所顾虑，或许对于潜在的流向（竞品）有所顾虑，或许是在等待些什么；流失用户，即已经流失了的用户，或许是因为游戏弃坑，或许选择了其他产品，用户肯定还在玩些什么...基于以上的述求，我们将经典机器学习实践于预流失和流失挽回两个场景。 模型整体设计流程图如下： 预流失与流失挽回概述 1. 预流失 预流失用户，即有流失倾向，但还没有开始真正流失的用户。...学习曲线 通过分析学习曲线，可以诊断高偏差、高方差问题 高偏差，欠拟合，随着训练样本数量增加，最后测试集、验证集的误差都停在高位，彼此很接近。...上线效果分析 如上图所示，效果分析分为模型效果和干预效果两个维度 3.1 模型效果 分析模型效果时我们需要控制变量，排除干预、不干预的影响。预期模型预测的准确率普遍要好于随机预测的准确率。
一、 如何定义用户属于流失 说到流失用户，什么用户叫流失？在这个问题的一开始就遭遇了这样的问题，如何判定用户流失了？...是了解用户流失的原因，然后避免后续用户的继续流失，还是挽回以各种姿势离开我们的用户？我站在了领导的内心OS了一遍，得到了“八嘎，当然是先避免继续流失，最好还能挽回那些流失的最好啊！”。...用户是尝鲜失败流失？复购一段时间后流失？黄金用户突然流失？用户在逐步降低频率濒临流失临界值？已经流失了的用户？这5类将会在后期为我们提供非常重要的帮助。...这里也给大家安利一个“层次分析法”，真正落地的建议才会给产品，给用户，给公司带来最大的价值。因此我们本身结论就必须要价值最大化。 说了这么多，字不如图。也分享给大家整个项目过程中的思考图。...层次分析法——美国大学教授、运筹学家脱马士·汉蒂(T.L.Saaty)
IBM HR Analytics 员工流失与绩效分析 背景 揭示导致员工流失的因素，并探讨重要问题，例如“按工作角色和流失情况显示离家距离的详细信息”或“按教育程度和流失情况比较平均月收入”。...然而，拥有硕士学位的人更容易流失 年龄和月收入散点图 sns.scatterplot(data=df, x='Age', y='MonthlyIncome') 从散点图中，我们可以看到，随着人们年龄的增长
背景 预测客户流失是机器学习在行业中的一种常见用例，特别是在金融和订阅服务领域。 流失率是指离开提供商的用户数量。它也可以指离开公司的员工（员工保留率）。...因此，银行客户流失（又称客户流失）是指客户停止与一家银行做生意或转向另一家银行。...original.dropna()], axis=0) train.reset_index(inplace=True, drop=True) target_col = "Exited" 探索性数据分析...confusion_matrix=cm_cb, display_labels=['Not Churn', 'Churn']) disp.plot() plt.show() 我们的模型具有较高的真阴性率，这意味着它在识别不会流失的客户方面比识别会流失的客户更有效...模型预测不会流失的客户中，有相当一部分实际上流失了，这可能是一个需要改进的领域。减少假阴性可以帮助公司更有效地采取干预措施来留住客户。 我们还可以看到 catboost 分类器的特征重要性。
二、数据理解与数据准备 在数据理解与数据准备阶段，对数据做初步的探索性分析，了解数据质量状况，考察数据的大致分布情况，此外还要将各方面的数据合并，整理成可以进行数据挖掘的宽表形式(即行代表记录、列代表变量的二维表...1、分析的数据基础 （1）数据表1: 客户基本信息表(custinfo.csv) ?...（3）数据表3:客户是否流失标记表(churn.csv) ? （4）数据表4: 话费方案表(tari行.csv) 这张表是话费方案衰，也就是营销中所谓的套餐规则。...在数据准备过程中，从业务和数据分析的角度出发，对数据做了如下处理: • 将客户6个月的各类通话行为数据进行月度汇总，生成若干汇总变量，这些变量体现了客户通话行为的绝对值状况。
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