流失专题
避免用户流失技术策略，用源码开发稳定拍卖直播软件平台
随着数字时代的到来，传统的拍卖方式正在经历一场深刻的变革。时下，一种新的趋势正在逐渐兴起——拍卖直播。这种模式结合了网络直播和在线拍卖的优势，让用户能够实时参与竞拍，感受紧张刺激的拍卖氛围。从艺术品到古董，甚至一些日常用品，都可以通过拍卖直播的形式找到它们的新主人。这种新型拍卖形式不仅吸引了大量的参与者，还为卖家提供了更加广阔的市场。 然而，在这场技术与商业结合的盛宴中，一个不容忽视的问题也
员工流失高？数据分析助你精准定位问题所在
在现代人事管理中，数据分析的作用无可替代。无论是为了了解员工的整体情况，还是为了找出员工流失的原因，数据分析都能为管理者提供重要的决策依据。然而，当面对大量人事数据时，很多HR往往感到困惑和无从下手。那么，如何通过一张报表轻松解决人事管理中的各种问题呢？下面，我们将从分析思路、数据来源和关键指标体系三个方面来探讨这一问题。 分析思路 在进行人事管理数据分析时，明确的分析思路是最基础的。
论文笔记1《基于ID3决策树改进算法的客户流失预测分析》
《计算机科学》 2010年 部分摘要：指出了该算法的取指偏向性以及运算效率不高等缺点，在此基础上提出了改进的ID3算法，该算法通过引入先验知识度参数，有效克服ID3算法中的取值偏向性和运算效率不高等问题。 算法改进：针对传统的ID3算法的缺点与不足进行以下三点尝试性的改进。 （1） 引入权重因子m，设属性A有n种取值，那么m=1/n（可根据经验设定）；
实战案例 ：电信客户流失分析与预测
本文所有代码都通过运行！ 将从以下方面进行分析：1.背景 2.提出问题 3.理解数据 4.数据清洗 5.可视化分析 6.用户流失预测 7.结论和建议 本项目带你根据以上过程详细分析电信客户数据！ 01 背景 关于用户留存有这样一个观点，如果将用户流失率降低5%，公司利润将提升25%-85%。如今高居不下的获客成本让电信运营商遭遇“天花板”，甚至陷入获客难的窘境。随着市场饱和度上升，电信运营商待解
Python发现即将流失的客户
教你用Python发现即将流失的客户（附代码、安装教程、学习资源） 技术小能手 2017-11-28 11:19:45 浏览4867 评论2 python 深度学习 函数 测试 神经网络 摘要： 烦恼 作为一名数据分析师，你来到这家跨国银行工作已经半年了。 今天上午，老板把你叫到办公室，面色凝重。 你心里直打鼓，以为自己捅了什么篓子。幸好老板的话让你很快打消了顾虑。 他发愁，是
用户流失预测模型初探
Python机器学习sklearn LogisticRegression用户流失预测模型初探 浅笑 信息不值钱，见解和洞察才值钱。千万不要记恨你的对手，这样会让你失去理智。 19 人赞了该文章 什么是逻辑回归？ Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此
机器学习实战---用户流失预测
Python机器学习实战---用户流失预测 Summer Memories 6 人赞了该文章 在过去的几年里，随着移动通讯设备和4G网络的普及，移动，电信，联通这三大通讯运营商之间的竞争愈发激烈，如何获取新用户？如何减少老用户流失？成了三大运营商头疼的问题，此次案例我们根据某个运营商的真实数据，通过数据分析和建立用户流失预测模型，来理
python数据分析与机器学习-用户流失预警
python数据分析与机器学习-用户流失预警 2018年03月03日 13:42:38 阅读数：189 本文针对某网站游戏用户数据，运用python、pandas、matplotlib及sklearn，对初始数据进行数据清理，并结合机器学习的一些算法，建立关于用户流失预警的简单模型，重点是模型评估指标，可作为入门机器学习的小案例。 1.加载数据，查看数据特征，分
利用python进行分类-预测顾客流失(简版)
利用python进行分类-预测顾客流失(简版) 鸣人吃土豆 关注 2017.12.16 16:11 字数 878 阅读 166 评论 4 喜欢 4 赞赏 2 更新内容：第4点c方式计算准确率的方式（用了sklearn方式） 由于每个算法都基于某些特定的假设，且均含有某些缺点，因此需要通过大量的实践为特定的问题选择合适的算法。可以这么说：没有任何一种分类器可以在所有
【课堂笔记】阿里云基于机器学习的客户流失预警分析
图片会抽空传的。学习的东西：1.客户流失预警的分析方法2.流失预警分析中的关键技术3.使用机器学习pai进行分析4.任务：通信公司客户流失预警分析 客户流失：由于企业各种营销手段的实施，而导致客户和企业终止合作的现象哪些客户易流失呢：以前是用经验模型的方法来分析，找一些对行业有理解的人自己归纳流失用户的特性。现在是从数据中提取。从已有数据中找出客户的共性。 分析流程应用：成熟的行业，更关注减少
流失召回的核心在于如何精准定位真正具有价值的用户
自IP游戏大战开始以来，市场上充斥着各类“知名IP”游戏。但不少IP游戏也因为其知名度，常常出现“高开低走”的数据走势。运营如何在前期大面积铺量拉新后，再用精细化召回兜住流失缺口，成为不少IP游戏公测后面临的首个问题。 我们邀请某一线运营工作者分享了他做短信召回的思路，文中图表使用的数据来自数数科技的数据分析平台ThinkingAnalytics（文中简称TA），数据已做模糊处理。 以下为分享
企业微信如何提高用户粘性防止粉丝流失
市场越繁荣，人们的注意力就越稀缺 市场上的竞争者与日俱增，用户的时间，精力却并非无上限，让获取用户注意力的难度不断攀升。 硬广，软广，补贴等各种方式，获取用户注意力的成本过高，即使暂时获得了用户的注意，但是对于用户的关注度又不能保障可以留存多少时间。 1、注意力的争夺 线下社会，各类信息都已经填满了人已经被碎片化的时间里 如果某一个产品的宣传信息，用户刚刚接触产品，就被其他的产品给夺去了吸引力，那
网站运营活跃用户、流失用户、流失率、新用户流失率定义以及诠释
核心提示：本文简单介绍了活跃用户数、流失用户数、流失率、新用户流失率这几个概念。当然，比较大型的网站还会有许多细分数据：普通用户、活跃用户、优质用户、普通用户流失率、活跃用户流失率、优质用户流失率等等。还可分为不同来源、不同等级、不同场景等等。 任何类型的网站都有的相同的目的：开发新用户，维持老用户。 活跃用户量 活
案例系列：客户流失预测_构建建模_FeatureTools
文章目录 介绍：建模方法检索数据 数据清洗缺失值一个唯一值高度相关（共线）的列 将数据集分为训练集和测试集特征准备对分类特征进行编码提取标签填充缺失值 朴素基准线指标更复杂的模型 模型验证精确率-召回率曲线调整业务需求 混淆矩阵特征重要性 进行预测业务价值分析结论 介绍：建模 机器学习流程的最后一步也是价值所在。在我们开发了带有各自截止时间的标签之后，我们需要训练一个模型
基于SPSS Moderler和R的电信业客户流失分析预测
本节的内容是衔接上节数据挖掘宽表处理的部分，上节分析了电信业客户流失问题分析预测的准备工作，这节继续进行探索性分析和建模分析及模型评估，客户流失预测分为流失规则的预测以及流失评分预测。本节的流失规则预测基于决策树算法，流失评分预测基于神经网络算法实现。 四、探索性数据分析 1、离散型变量 1）名义型离散变量 使用描述图形进行探索性分析： eg： 手机品牌的分布： s<-summary(churn
电信业中利用时序预测预测客户流失
在竞争激烈的电信业中，客户流失一直是一项严峻的挑战。然而，通过利用时序预测的方法，电信公司可以预测客户流失的可能性，并采取相应的措施来留住客户。本文将探讨时序预测在电信业中预测客户流失方面的应用，介绍其原理、方法和重要性。 一、时序预测的原理和方法 时序预测是一种基于时间序列数据的预测方法，通过分析历史数据的模式和趋势，预测未来的数值。在电信业中，时序预测可以用于预测客户流失的可能
对于已交付(客户流失预警)模型的模型可解释LIME
目录 介绍： 数据： 数据处理： 随机森林建模： LIME 例一： 例二： 介绍： LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 是一种解释机器学习模型的方法。它通过生成一个可解释模型，来解释黑盒模型的预测。LIME的主要思想是在附近生成一组局部数据点，然后使用可解释模型来逼近黑盒模型在这些数据点上的预测。
Python 数据分析实战——社交游戏的用户流失？酒卷隆治_案例2
# 什么样的顾客会选择离开 # 数据集 DAU : 每天至少来访问一次的用户数据 数据内容 数据类型 字段名 访问时间 string（字符串） log_data 应用名称 string（字符串） app_name 用户 ID int（数值） user_id USER_INFO：用户属性数据 数据内容 数据类型 字段名 首次使用日期 string（字符串） install_
订单流失总金额怎么算_简单梳理：本世纪最大LNG船订单竞标到亚洲造船三国LNG船建造领域竞争...
6月1日，卡塔尔石油公司(Qatar Petroleum)通过“云签约”的方式与韩国大宇造船（DSME）、现代重工集团（HHI）和三星重工（SHI）3家造船企业达成协议：韩国造船企业为卡塔尔石油公司预留超过100艘LNG船建造泊位至2027年。据悉，该笔交易将超过700亿里亚尔（约合192亿美元）。 大宇造船董事长Sung Geun代表韩方与卡方签署协议，现代重工董事长Sam H
硅谷程序员人才大量流失，美国的优秀程序员都去哪儿了？
作者丨Ritika Trikha 编译丨Alina 一直以来，硅谷就被视作美国的科技中心——不仅全美大部分风投公司[1]聚集于硅谷，科技行业在此的发展速度[2]更是惊人。随着各个产业不断发生技术革新，美国对于软件程序员的需求量当然也与日俱增。 然而，一项最近的调查[3]发现，无论从工作还是生活来看，美国89%的程序员都远离硅谷范围。 于是我们开始思考： 这些程序员现在都在哪儿？ 他们要
flutter 实现时间流失效果
使用 flutter 进度条组件和 RotatedBox 旋转组件，实现时间流失进度条 进度条组件LinearProgressIndicator 属性说明： value 0-1 之间 进度 RotatedBox 组件 quarterTurns 属性表示象限 quarterTurns: 0 水平 quarterTurns: 1 顺时针旋转 90 度(quarterTurns =
Python用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和Kmeans用户画像
最近我们被客户要求撰写关于用户流失数据挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。 相关视频：R语言逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险 逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠心病风险实例 ，时长06:48 视频：从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例 从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例 ，时长10
基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析
基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析 基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析摘要1. 业务理解2. 数据理解和处理2.1 特征理解2.2 数据基本情况2.3 特征相关性分析 3. 酒店客户流失预测模型构建和评估3.1 支持向量机3.2 K-means聚类用户画像构建 4. 结论与展望 基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析 摘要 本文主要
AI行业分析 | 2023年-流量流失最多的前5个AI工具（详细版）
人工智能流量损失前 5 名：净损失分析 我们还希望通过确定研究期间流量损失最大的群体来了解消费者行为。这可以帮助我们了解什么不起作用，以便行业可以更好地了解导致流量损失的陷阱和错误。 1. Craiyon （净损失：1500万次访问） 在2022年9月至2023年8月的研究期间，Craiyon.com的访问量总共减少了1500万次。作为一个免费的人工智能图像生成器，一个潜在的解释可能是行业