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我试图定义一个在线服务(博彩/赌博)的流失预测模型。很多论文都谈到电信公司的流失分析/预测，在这些公司中，定义流失用户很简单:流失用户是取消合同的用户。我想知道如何在一个用户不取消任何合同/帐户的行业中定义一个流失用户？生存分析和良好的方法？
浏览 0提问于2015-08-04得票数 6
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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上的流失或不流失，我想在测试数据中预测生存期。
谢谢，麦迪
浏览 0提问于2014-11-23得票数 4
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我正在使用python包DoWhy来查看基于的保有权和流失之间是否存在因果关系。这是做分析的正确方法吗？
我如何能够解释结果，并以什么确定性？
浏览 3提问于2020-04-16得票数 0
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我正在寻找任何工具，可以给你一个Subversion存储库的代码流失指标(图形和图表会更好)。简而言之，源代码搅动的越多(更改，是否添加新行，删除，更改，等等)，缺陷被引入系统的可能性就越高。微软的研究论文说，可以根据一些相对的代码流失度量来预测产生的缺陷的数量。
我想知道是否还有其他的可能是开源的、可扩展的等等。
浏览 0提问于2008-09-10得票数 29
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有没有可能在谷歌分析中获得我的电子商务的流失率？我不知道如何使用(或如果有必要)跳动率来计算它。 提前感谢
浏览 12提问于2020-06-18得票数 0
我有一个应用程序，它有一个很大的内存占用(&内存流失)。没有任何内存泄漏，GC往往在释放资源方面做得很好。
但是，有时GC不会“按时”发生，从而导致内存不足异常。我想知道有没有人能解释一下这个问题？我使用过REDGate分析器，它非常好--应用程序有一个典型的“锯齿”模式--OOM发生在锯齿的顶部。不幸的是，分析器不能用(AFAIK)来识别内存流失的来源。
浏览 2提问于2013-04-10得票数 4
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我被要求生成代码流失报告，但我不知道如何做。经过一些分析，我发现下面的文章可以帮助我实现我的需求。
下面的文章将描述如何设置环境。如果有什么更好的方法来生成代码流失报告，或者这是唯一的选择，任何人都可以建议我吗？
浏览 4提问于2021-03-25得票数 0
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流失率-在其最广泛的意义上，是衡量在特定时期内从集体组中移出的个人或项目的数量。
我的问题是，通过使用Python的逻辑回归，我可以在流失模型中调查什么？
浏览 2提问于2019-12-05得票数 0
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我正在尝试建立一个预测的流失模型，它将识别那些可能会流失的客户。我把一个被搅乱的用户定义为没有在60天内完成交易的人。90%的交易发生在彼此之间的60天内，因此这感觉是合理的。我有一个用户的交易记录，我可以访问谷歌分析(GA)。但是，GA不允许我跟踪用户的具体操作--所有的东西都聚集在整个用户群中。我不认为我能够利用用户的地址、年龄和交易等基本信息来建立大量的流失预测模型。
浏览 0提问于2019-01-03得票数 0
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硕士论文主题
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我正在寻找一篇论文来完成我的硕士学位，我感兴趣的预测分析在营销，人力资源，管理或金融学科，使用数据挖掘应用。我发现了一个非常有趣的主题：“使用决策树预测客户流失”或“使用决策树预测员工更替”，我非常努力地环顾四周，但不幸的是没有找到任何相关的数据集下载(电信客户流失数据集 )。
浏览 0提问于2016-06-12得票数 -2
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我正在使用Orange数据挖掘工具来建立和分析模型(决策树，ANN，.)预测客户流失。因为这是一个不平衡的类问题(10%搅动，90%不是搅动)，所以我需要在交叉验证中过采样。
浏览 0提问于2020-12-14得票数 2
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我所在的大学向我提供了学生数据，其中包括年龄、性别、学科、教员、访问的课程、获得的成绩、学生流失情况等多个变量。我的任务是分析这些数据，以预测哪个学生会流失，哪个学生将获得学位。在此之前，我会尝试做一个探索性的数据分析。目前，我被困在这样一个点上:我想要计算两个范畴变量的比例:主题和学生是否翻动。
浏览 4提问于2021-12-27得票数 1
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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%附加到流失中，以便我可以按风险顺序进行排名，但同时，是否有一种方法可以为每个客户添加类别/摘要/原因，说明为什么他们被预测会
浏览 1提问于2016-09-21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)。我们对10%的数据进行了预测(即客户会流失的概率)。我们是否可以为所有属于培训数据集和评估数据集的其他客户提供概率？换句话说，如果你的最终目标是你的客户最终有可能流失或不流失，那么在我们训练并检查了我们是否可以使用这个模型之后，接下来的步骤是什么呢？
提前感谢您的帮助！
浏览 0提问于2022-04-18得票数 1
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数据仓库中的星型与雪花模式？
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目前，我参与了一个基于仓库的智能交易分析银行系统，其特点是客户流失行为、欺诈检测和客户关系管理分析。我们一直使用Oracle作为数据库&它完全是一个数据仓库项目，包含用于分析的数据挖掘算法。
浏览 3提问于2013-01-14得票数 2
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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？
浏览 17提问于2019-02-28得票数 1
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模拟搅动(监督和非监督)
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一个今天没有流失的客户可能明天就会流失，这似乎是一个问题，当把它当作一个监督的学习问题。在此之后，我可以隔离没有流失的客户，并获得每个客户的流失概率。我把假阳性(预计会流失，但实际上没有流失)视为客户可能会流失。当我尝试以类似的方式运行一个随机森林&助推时，该模型以非常高的精度预测了流失，而且没有一个非流失客户的流失概率超过10% (假阳性率极低)。这和我用logistic回归得到的结果有很大不同。
浏览 3提问于2020-06-03得票数 0
我一直在做流失分析。根据以下代码，我成功地估计了每月的客户流失量。CHURN', count order by 1
然而，我会有兴趣计算60天，90天和每天的流失
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
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