机器学习越来越多地在企业应用，本文跟大家分享一个采用python，应用决策树算法对跨国食品超市顾客等级进行预测的具体案例。...注：如需本文数据，请到公众号中回复“决策树预测客户等级”即可免费获取。 二、数据预处理 ? 在建模之前需要对标签列进行分析、入模特征进行挑选处理。先来看看标签列的数据特征吧。...说明10281个顾客中，有5703个顾客被标记为青铜客户、2420个顾客被标记为普通客户、1198个顾客被标记为金牌客户、960个顾客被标记为银牌客户。...每一次都有一列真实值和预测值，两者进行对比算出这次训练的得分，依次保存到scores中。 最终的分数采用多次结果的加权平均来表示。 得到结果如下： ?...中实现已全部讲解完毕，感兴趣的同学可以跟着本文的步骤，自己用python实现。
本次建模的目标是根据用户前两个季度的历史数据，预测下一季度用户的标签(-1/0/1，标签存在递进关系)。...3.2.4 序列预测特征 本模块特征由于计算资源不足导致拟合效果差的原因，最终并无入模，但该方法考虑时间序列连续性预测未来资金情况，可作为本方案的一个小亮点。...考虑项目的标签定义与资金波动情况关系较大，本模块序列预测特征的思路是依据前几个月（如Q3季度作为训练样本）的历史资金数据用（LSTM或LGB）回归预测Q4季度资金情况，并将预测数值结果作为特征入模。...3.6 建模过程中的发现与创新点 1）总结了用户画像：特征加工过程中我们总结了高流失用户的用户画像： 2）特征设计了序列预测特征：考虑了时间序列连续性，预测未来资金情况，并将预测数值结果作为特征。...我们可以综合行内客户等级、Aum值、最近一次消费间隔、消费频率、消费金额、金融产品数目、金融产品金额以及未来价值（通过该序列回归预测模型预测未来AUM值）这几个维度指标去考量，具体划分客群质量我们有两种方式
1.背景 越来越多的客户不再使用信用卡服务，银行的经理对此感到不安。如果有人能为他们预测哪些客户即将流失，他们将不胜感激，因为这样他们可以主动向客户提供更好的服务，并挽回这些即将流失的客户。...2.数据集 该数据集由10,000个客户组成，其中包含了他们的年龄，工资，婚姻状况，信用卡限额，信用卡类别等。 不过，这里面只有16%的客户是流失的，因此拿来预测客户是否会流失有点难度。...在早起Python后台回复 预测客户流失 下载这份数据和源代码。...4.2 模型预测 对测试集进行预测，看看三种模型的效果： rf_pipe.fit(train_x,train_y) rf_prediction = rf_pipe.predict(test_x) ada_pipe.fit...我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注早起Python，如果喜欢本文的话可以点赞、在看、分享！ -END-
p=8522 分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组功能，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。...在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此，我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。...$ pip install pytorch 数据集 让我们将所需的库和数据集导入到我们的Python应用程序中： import torchimport torch.nn as nnimport numpy...根据前13列，我们的任务是预测第14列的值，即Exited。 探索性数据分析 让我们对数据集进行一些探索性数据分析。我们将首先预测6个月后实际离开银行并使用饼图进行可视化的客户比例。...做出预测 最后一步是对测试数据进行预测。为此，我们只需要将categorical_test_data和传递numerical_test_data给model该类。
---- CDA数据分析师 出品 作者：真达、Mika 数据：真达 【导读】 今天教大家如何用Python写一个电信用户流失预测模型。公众号后台，回复关键字“电信”获取完整数据。...之前我们用Python写了员工流失预测模型，这次我们试试Python预测电信用户的流失。...电信服务公司、互联网服务提供商、保险公司等经常使用客户流失分析和客户流失率作为他们的关键业务指标之一，因为留住一个老客户的成本远远低于获得一个新客户。...预测分析使用客户流失预测模型，通过评估客户流失的风险倾向来预测客户流失。由于这些模型生成了一个流失概率排序名单，对于潜在的高概率流失客户，他们可以有效地实施客户保留营销计划。...下面我们就教你如何用Python写一个电信用户流失预测模型，以下是具体步骤和关键代码。
能够理解基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，本文将详细介绍如何利用Python实现集成学习中随机森林这个经典的方法来预测宽带客户的流失，主要将分为两个部分： 详细原理介绍 Python代码实战...我们有一大个电子表格存着大量的历史数据，大概50多个变量(50多列)，变量们来自几个不同的公司如人行，电信等(同一个客户在不同公司)，最后希望预测的是该客户是否会违约。...电子表格组成如下： 而根据基础的业务知识可知，与银行有关的数据中往往会存在许多缺失值，以上图为例，通常情况下只有待预测的变量这一列的数据是齐全的，毕竟客户们是否违约这个行为的历史数据很容易查找，但蓝框和绿框这两部分的缺失值往往较多...因为集成学习与神经网络一样，都属于解释性较差的黑盒模型，所以我们无需过分探究数据集中每个变量的具体含义，只需关注最后一个变量broadband即可，争取通过如年龄，使用时长，支付情况以及流量和通话情况等变量对宽带客户是否会续费做出一个较准确的预测...后续会不断更新常见场景下的 Python 实践 图片.png
3 分别表示初中，高中，大专，大学 nrProm：n recent promotion / month 最近一个月的电话营销次数 prom：最近一周是否有打电话 telephone_service: 客户是否有过电话投诉...# 数据集样本数量：3463，这里随机选择 600 条 df = df.copy().sample(600) # C 表示告诉 Python 这是分类变量，否则 Python 会当成连续变量使用 ##...clf.fit(X=X_train, y=y_train) # 训练树 ```python # 使用训练好的树进行预测 ## 两种预测方式 # 对训练集进行操作 train_est = clf.predict...(X_train) # 方式1：用模型预测训练集的结果 train_est_p = clf.predict_proba(X_train)[:, 1] # 方式2：用模型预测训练集的概率 # 对测试集进行相同操作...这也解释了为什么我们需要对测试集和训练集都进行预测，其实是为了这一步的画图工作。
前言 利用逻辑回归进行客户流失预警建模中涵盖了许多比较细的知识点，思维导图只展示了极小的一部分，相关知识点链接将穿插在文中。...# 预测流失的可能性 train['proba'] = lg.predict(train) test['proba'] = lg.predict(test) test[['churn', 'proba...']].head() # 我们可以假设 proba > 0.5 就算流失， # 即如果 churn=1，proba > 0.5，则表示预测正确，当然，这个 proba 需要根据业务实际情况来定 #...转化成 1 和 0 test[['churn', 'prediction']].sample(3) 检验预测结果 # 计算一下模型预测的准度如何 acc = sum(test['prediction...test)) print(f'The accuracy is: {acc}') ## 精度不错：The accuracy is: 0.7651588065447545 # sklearn 包绘制 Python
满意的客户很可能会长期使用业务，而不满意的客户则会逐渐变得不活跃和/或最终从业务中流失。为了衡量从现有客户和潜在客户那里获得的预期收入，需要准确捕捉和预测留存率。 如何计算留存率？...在预测CLTV时，需要考虑以下几点： 1. 预测需求 在了解未来需求时，需要估计新获取的数量。在计划营销预算和营销活动时，需要通过各种营销渠道或营销活动来了解业务的未来需求。...预估留存率 理解和监控留存率有助于准确预测客户保持使用业务的可能性有多大。在对现有客户群进行细分时，可能会发现不同细分类别的客户留存模式各不相同，需要将适当的留存曲线应用于正确的客户细分类别或同期群。...此外，可以利用高级分析和机器学习来识别客户概况和行为属性，并预测现有客户和潜在客户保留业务或从业务中流失的可能性有多大。...估算利润率 随着CLTV预测过程越来越复杂，需要考虑估算利润率，其中包括估算ARPU（或ARPPU）和COGS。
客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的，一旦客户流失，成本浪费不说，挽回一个客户的成本更大。 今天分享一个用户流失预测，以电信行业为例。...由图上可以看出，变量gender 和 PhoneService 处于图形中间，其值接近于 0 ，这两个变量对电信客户流失预测影响非常小，可以直接舍弃。...最后，分享源码： # coding: utf-8 # # 电信客户流失预测 # ## 1、导入数据 # In[1]: import numpy as np import pandas as pd...Correlations between Churn and variables") # 由图上可以看出，变量gender 和 PhoneService 处于图形中间，其值接近于 0 ，这两个变量对电信客户流失预测影响非常小...# ## 7、实施方案 # 预测数据集特征（由于没有提供预测数据集，这里选取后10行作为需要预测的数据集） pred_X = telcomvar.tail(10) # 提取customerID pre_id
作者 CDA 数据分析师 在多数企业运营中，20%的客户占80%的销售额，20%的客户给我们提供了80%的利润。这20%的客户是我们的重要客户，是我们利润的来源。...同时由于新客户的开发成本是老客户的5倍，因此客户关系管理显得越来越重要。今天我们来探讨企业中常用的客户价值分析的话题。...一、分析客户价值的方法 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个重要指标： ① 最近一次消费(Recency) 最近一次消费意指上一次购买的时间。...首先，导入“客户信息表“之后选择“直销”下面的“了解我的联系人”。 ? 选择“客户数据‘’ ? 接下来在变量里面选择时间、交易数和金额以及客户标识字段。 ?...RFM只是分析的开始，通过这种方法获取了描述客户消费行为的基本信息，为将来的客户画像（聚类模型）、购买响应倾向（分类预测模型）提供可分析的变量； 2.
客户流失率是考量是业务成绩的一个非常关键的指标。根据历史数据建立模型，使用机器学习的方法预测客户流失概率，可以找出用户流失的因素，从而完善产品，减少客户流失概率。...本文将基于客户流失率预测的赛题，以及个人的实战经验，对上述的问题一一做出解答。...接下来，将从以下几个方面对客户流失率预测这个问题进行阐述：首先，对现有的赛题和数据进行了一个简要的分析；然后是特征工程的介绍，着重介绍了针对现有的数据如何有效地提取特征；第三部分是模型及其原理的介绍，介绍了...数据上面有个label，是1表示客户最后流失了，是0的话表示最后客户没有流失。看到这里，于是明白了，这是一个分类的预测问题。 ?...对于客户流失概率而言，我“宁可错杀三千，也不可放过一个”。就是说，我是要尽可能地采取相关的措施，一定不能允许有客户流失的情况发生。同时，因为挽救可能流失的客户需要成本，所以我也要求尽可能高的召回率。
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。...2.在生产中使用模型进行预测。 3.使用新数据发现和更新模型。 [Picture1.png] 为了了解客户，可以分析许多特征因素，例如： 客户人口统计数据（年龄，婚姻状况等）。...客户习惯模式和地理使用趋势。 标记数据。 从点击流日志中分析浏览行为。 支持呼叫中心统计 显示行为模式的历史数据。 通过这种分析，电信公司可以获得预测和增强客户体验，防止客户流失和定制营销活动。...[Picture2.png] 我们来看一个电信客户流失的例子： 我们试图预测什么？ 客户是否有很高的服务退订概率。 流失被标记为“真”或“假”。 什么是“问题”或你可以用属性来做出预测？...预测概率可以非常有用地排列可能性的客户流失。这样，企业可用于保留的有限资源在适当的客户身上。 下面，我们计算一些更多的指标。
在本文中，我们将使用MLlib来拟合机器学习模型，该模型可以预测电信公司的哪些客户可能会停止使用他们的服务。流失预测，是电信行业和许多基于订阅行业中最常见的机器学习应用之一。...我们将使用Python编程语言来执行我们的分析和建模，并且我们将为该任务使用各种相关的工具。为了加载和处理数据，我们将使用Spark的DataFrames API。...intl minutes 总国际分钟数 total intl calls 总国际通话数 total intl charge 总国际收费数 number customer service calls 号码客户服务电话数...我们可以证明它产生的预测比随机猜测更好吗？对于二元分类模型，有用的评估指标是ROC曲线下的面积。通过采用二值分类预测器来产生ROC曲线，该预测器使用阈值来给连续预测值的定标签。...一个随机的预测器会将一半客户标记为流失，另一半客户标记为非流失，将会产生一条直对角线的ROC曲线。这条线将单位正方形切割成两个大小相等的三角形，因此曲线下方的面积为0.5。
摘要： 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数据处理方法。...自变量包括客户特征，股票特征，以及当日市场特征，βj 系数，通过回归或极大似然估计获得。之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。...每当看到AUC莫名的增长，总是让人喜悦的，虽然有时会发现是由于数据处理错误导致的：（ 实践中，我们完全可以用模型预测过去一段时期的购买持仓，并和实际交易数据对比。...总结 1 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对指定金融产品的购买概率。认为可以假设客户每日的持仓，是基于当时金融市场情景以及金融产品属性作出决策的独立事件。...从而可以在客户特征，金融产品特征以及市场特征三个方面关联作为样本数据，并以当日购买持仓为标记使用逻辑回归做预测。另外本文还探讨了TB级百万特征金融数据处理的一些方法与经验。
感谢作者袁峻峰的投稿，投稿邮箱 tg@bigdatadigest.cn 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。...自变量包括客户特征，股票特征，以及当日市场特征，系数， 通过回归或极大似然估计获得。之后可将估计因子应用于购买预测，求得的P∈[0，1]即为客户股票购买持仓概率。...每当看到AUC莫名的增长，总是让人喜悦的，虽然有时会发现是由于数据处理错误导致的：（ 实践中，我们完全可以用模型预测过去一段时期的购买持仓，并和实际交易数据对比。...总结 1 本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对指定金融产品的购买概率。认为可以假设客户每日的持仓，是基于当时金融市场情景以及金融产品属性作出决策的独立事件。...从而可以在客户特征，金融产品特征以及市场特征三个方面关联作为样本数据，并以当日购买持仓为标记使用逻辑回归做预测。另外本文还探讨了TB级百万特征金融数据处理的一些方法与经验。
对于客户流失率而言，每增加5%，利润就可能随之降低25%-85%。因此，如何减少电信用户流失的分析与预测至关重要。...鉴于此，运营商会经常设有客户服务部门，该部门的职能主要是做好客户流失分析，赢回高概率流失的客户，降低客户流失率。某电信机构的客户存在大量流失情况，导致该机构的用户量急速下降。...面对如此头疼的问题，该机构将部分客户数据开放，诚邀大家帮助他们建立流失预测模型来预测可能流失的客户。...赛题任务 给定某电信机构实际业务中的相关客户信息，包含69个与客户相关的字段，其中“是否流失”字段表明客户会否会在观察日期后的两个月内流失。...任务目标是通过训练集训练模型，来预测客户是否会流失，以此为依据开展工作，提高用户留存。 赛题数据 赛题数据由训练集和测试集组成，总数据量超过25w，包含69个特征字段。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一家旅游公司希望根据下面的指标预测客户是否会流失。帮助建立预测模型，节省公司的资金。
目的是对客户下个月是否违约做出预测。...，也就是说信用额度这个变量对预测客户下月是否违约是有帮助的。...建立模型 预测违约客户 4.1 Logistic回归 4.1.1 模型建立和训练 我们先尝试逻辑回归模型，它是相对简单的线性模型。...5.总结 在这个案例中，我们对银行卡客户数据进行了数据探索，检查了数据中是否存在不平衡现象，并使用了sklearn中的三个分类模型对客户下个月是否会违约进行了预测： LogisticRegression...由于数据存在不平衡，通过混淆矩阵可以观察到这些分类器都倾向将客户预测为不违约。
数据集 我们这里用的演示数据集来自一个datacamp： 这个数据集来自一家伊朗电信公司，每一行代表一个客户一年的时间。除了客户流失标签，还有客户活动的信息，比如呼叫失败和订阅时长等等。...我们最后要预测的是这个客户是否流失，也就是一个二元分类的问题。...Confusion matrix:") print(confusion_matrix(test_df['Churn'], best_predictions)) 可以看到支持向量机得到了87%的准确率，并且很好地预测了客户流失...Class 1'].iloc[0]) 预测的代码如下： # Add a new column 'predicted_churn' cross_df['predicted_churn'] = ''...但是我们可以看到，他的混淆矩阵看到对于某些预测要比svm好，也就是说它可以在一定程度上解决类别不平衡的问题。
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