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我有以下格式的交易数据。'2017-01-03','2017-01-05','2017-01-06','2017-01-08'))我想要标记在2017年1月1日到2017年12月31日期间连续三个月处于非活动状态的帐户这是我的R代码。churn_label_temp) }
浏览 16提问于2018-08-29得票数 1
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我想问一下对客户数据使用Logistic回归的理论方法，更确切地说，使用流失预测(在BigQuery和Python中)。
我有我的网上商店的客户数据，我想预测客户是否会根据某些特点而流失。我创建了我的数据集和搅动标签(基于这样的假设:如果客户在去年没有买东西，那么假设客户被搅动了，因为我们正在处理一个非合同设置)。我正在使用3年的</em
浏览 0提问于2022-04-18得票数 1
我正在使用R中的C5算法构建一个流失模型。在完成模型并成功预测数据之后，我如何知道每个将流失的客户的前3个重要预测因素？因此，我知道了模型将-for示例分类的原因-客户A、B、D、F为正，其他为负。
浏览 0提问于2015-09-10得票数 0
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R预测模型预测预测和倾向的原因%
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然而，我对R和机器学习非常陌生，我必须进行一个项目，根据许多变量e.e来预测客户流失。服务年限、开出的贷方票据数量、错过交货的次数、提价次数等。我正在使用rpart和随机森林，并获得了一个数据集，其中每个数据集都有一个流失预测。我能够生成一个置信度矩阵，并查看哪些是重要的指标。然而，输出的目的是作为要处理的“风险”客户列表发送给销售团队。真正重要的是将信心/倾向/喜欢度%附加到<
浏览 1提问于2016-09-21得票数 1
我对这一切都很陌生，我对这一过程的逻辑有一定的障碍。我正试图使用现有和已经流失客户的数据库来预测客户流失情况。到目前为止我已经
1)利用现有客户的完整客户数据库和已经流失的客户以及客户服务变量等进行预测。2)将数据集随机分为训练组和试验组，3)用R训练随机森林模型进行预测，然后用混淆矩阵与实际状态进行比较。4)我使用测试数据运行
浏览 2提问于2016-10-19得票数 0
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使用窗口函数计算行数
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每个客户可以有一个或多个帐户(<code>D0</code>)。要查找客户流失，必须关闭附加到客户的所有帐户，即使用<code>D1</code><code>A2</code>
浏览 26提问于2020-11-18得票数 0
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模拟搅动(监督和非监督)
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感谢您的反馈/评论。每个循环的trainingaverage 循环50次，将数据划分为训练/测试(80%/20%)，并利用由扰动概率为测试观测建立的</e
浏览 3提问于2020-06-03得票数 0
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想象一下，一家公司的多个收入来源于不同的产品，但所有客户都可以通过同一个帐户和同一个在线平台访问这些不同的产品。我的目标是预测每个客户的流失情况。我是否应该将客户细分成集群，并为每个片段建立一个流失预测模型？
直截了当的做法是为所有客户获取所有相关特性，并试图预测所有客户的流失情况。不同的行为者和人物在理论上会
浏览 0提问于2020-10-14得票数 0
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我有5000个客户的时间序列(每月)的数据，看起来像： ? 这是我第一次处理时间序列数据。有没有人能提前解释一下流失预测概率(3个月，6个月)的一些策略？我很困惑，因为对于每个客户来说，提前3或6个月流失的概率将为零(根据目标)。那么，我是应该看到一些趋势，还是应该创建滞后变量？ 但我仍然不知道如果回归，目标变量会是什么。
浏览 17提问于2019-02-28得票数 1
我有来自电信行业的客户培训数据集和包含每个客户的搅动值0&1的测试数据集。我还有一个客户数据集，它的流失值是要预测的，即0& 1，它还需要得到单个客户级别的流失预测概率，这样就可以将其按流失倾向的降序排列。为了简洁起见，cust_train.xls显示了有限的特性
cust_id帐号长度VMail消息日分钟除夜分钟Intl Min
浏览 0提问于2018-11-29得票数 0
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我想知道的是，如果我有一个数据集，其中有100,000名现有客户没有流失，有20,000名以前的客户在过去经常流失，而业务目标是针对最有可能在企业内部流失的20%的客户，那该如何做呢？这意味着当我们在80%的数据上构建我们的模型时，我们不能再使用这些数据来查看是否有任何现有的客户可能会产生波动，因为我们无法根据我们用来训练它的数据来评估一个模型。
浏览 0提问于2021-05-20得票数 2
我正在尝试在adventureworks2012示例数据库中查找流失的客户。在我的案例中，流失客户是指过去在六个月内活跃的客户，然后在随后的一段时间内没有进行任何交易。我的属性是客户ID、产品类别、产品子类别、价格、订单日期、在线订单标志等提前谢谢你。
浏览 0提问于2018-03-12得票数 0
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基于R的电信流失生存分析
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我正在研究电信流失问题，这是我的数据集。名称- 客户呼叫使用详细信息、计划详细信息、帐户使用期限等，以及他是否流失。使用通用分类模型，我可以使用生存分析来预测测试data.Now上的<em
浏览 0提问于2014-11-23得票数 4
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在失去客户的情况下，我们有以下两个值。在这里，我需要实现，其中我总是需要显示丢失的客户数量，并实现向下钻取仅速率。我的意思是，丢失客户的数量应该始终显示，但如果我们单击Load Customers中的加号(+)，则Rate应该会扩大。
请建议我如何在SSRS中实现这一点？
浏览 2提问于2016-09-14得票数 0
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我有一个包含许多列数据的pandas数据框架。有没有办法计算两列之间的精确度指标和其他指标？这两列都是二进制的，0表示没有流失，1表示流失。
浏览 59提问于2019-06-26得票数 -2
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我想要建立一个客户流失预测模型，该模型预测第二天发生流失的可能性，我正在寻找一些可能对目标变量很重要的特性，该变量具有结果搅拌(1)或不搅动(0)。自然地，“最近”(自上次购买起)将是预测流失的重要预测指标。因此，如果客户处于第364天的不活动状态，该模型将很有可能预测第二天的流失。但我希望能够更快地预测流失，而不是太依赖时间，因为上次购买。
浏览 0提问于2022-11-16得票数 0
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在机器学习模型中集成时间上下文
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基本上，我想知道的是，在机器学习中有什么方法可以让模型考虑到在这段时间内实时发生的影响数据点的事件。然后，我们可以让模型对这些数据点或类似于拟合模型中的数据点赋予较少的权重。例如，假设我们正在为Netflix制作一个客户流失预测模型。我们有过去一年的培训数据。我们每个月都有客户的元数据和行为数据作为特征，并使用这些数据来预测客户是否会流失。这通常是标准的<
浏览 0提问于2023-03-18得票数 0
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我正在考虑围绕流失问题的实现模式。我正在考虑的场景非常简单--对于有流失倾向的客户来说，他们可以识别账户的特征，可以改变/提供不同的计划，等等，试图留住他们。为此，我希望在Watson openscale中能够看到这些客户的“可解释性”-这就在那里-但不容易访问，也不能从UI中进行搜索。我该如何解决这个问题呢？
浏览 1提问于2019-05-10得票数 0
这个假设是可检验的吗？
研究问题：“能否建立一个利用logistic回归的预测模型，预测90天内至少会有一个客户流失，并且使用一组选择的自变量，该预测的置信度至少为70%？”零假设：“使用logistic回归的预测模型不能预测至少一个客户在90天内会发生波动，这个个体预测的置信度至少为70%，使用的是一组自变量。”如果是这样的话，你如何测试特定的搅动事件的"70%
浏览 0提问于2019-08-06得票数 1
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业务基于订阅模型工作，第一年每个月的预期流失率(取消)为5%，第二年的流失率为2.5%，这是因为这些客户现在是固定客户(长期)。
一个新的功能或服务推出，预计每个月的订阅量都会增加。我需要根据前12个月5%的流失率和第2年2.5%的流失率来计算N年内的订阅量。下面是我们目前如何在excel中计算这一点，然而，当试图计算这一点时，例如5- 10年的
浏览 4提问于2019-10-25得票数 0
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