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？...2．对影响因素做非量纲化处理，消除不同因素间单位不同对预测结果的影响。 3．计算未知状态玩家与已知状态玩家的欧几里得距离，并作升序。...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...index += 1 return returnMat,classLabelVector if __name__ == '__main__': ''' 测试部分，比较kNN分类器预测结果和实际结果.... error ratio: 0.016625 可见kNN近邻算法的训练结果是十分优异的，错误率只有1.6625%，可以用于实际的玩家流失预测。
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
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...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。...在该数据集中，流失用户的定义为在上个月之内离开的用户，数据集已经给出用户流失标签。...图1流失与费流失用户各个特征对比
基于XGBoost的用户流失预测 小P：小H，我怎么能知道哪些用户有可能会流失呢？我这里有一份数据，你帮忙看看哪些字段更有助于寻找流失用户 小H：我只需要告诉你哪些特征更重要是吗？...# 方法2 # xgb.plot_importance(model_xgb, max_num_features=10, importance_type='gain') output_44_0 预测结果...# 输出预测结果 pre_labels = pd.DataFrame(model_xgb.predict(X_test), columns=['labels']) # 获得预测标签 pre_pro...= pd.DataFrame(model_xgb.predict_proba(X_test), columns=['pro1', 'pro2']) # 获得预测概率 predict_pd = pd.concat
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...2.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 完整代码已经汇总到知识星球，可以按需获取！...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...1 Cox风险比例模型预测流失用户 经过上述一系列的铺垫，终于进入了Cox风险比例模型。...理想情况下，校准曲线是一条对角线，即预测概率等于真是概率。Cox风险比例模型的校准曲线可以通过如下代码实现。
kaggle实战-信用卡客户流失预警 带来一篇关于kaggle客户流失预测的数据分析与建模的文章 背景 近年来，不论是传统行业还是互联网行业，都面临着用户流失问题。...一般在银行、电话服务公司、互联网公司、保险等公司，经常使用客户流失分析和客户流失率作为他们的关键性业务指标之一。 一般情况下，留住现有客户的成本是远低于获得新客户的成本。...我们得到如下的几点结论： 图1：用户每年花费的金额越高，越可能留下来（非流失） 2-3个月不进行互动，用户流失的可能性较高 用户的信用额度越高，留下来的可能性越大 从图3中观察到：流失客户的信用卡使用次数大部分低于...这个结论也验证了：年龄并不是影响现有或者流失客户的因素。...y_train_res) Out[55]: GradientBoostingClassifier(learning_rate=1.0, max_depth=1, random_state=42) 模型预测
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。...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...4.3 对原始数据（采样前）进行模型预测 接下来对原始数据进行模型预测： ohe_data =c_data[c_data.columns[16:]].copy() pc_matrix = pca_model.fit_transform...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...现在，让我们绘制来自每个唯一地理位置的客户数量以及客户流失信息。我们可以使用库中的countplot()函数seaborn来执行此操作。...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。
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？...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]。...模型应用 预测剩余价值 # 筛选未流失用户 churn0 = df_model.query("Churn == 0") # 预测中位数生存时间 churn0_median_survive = cph.predict_median...因此也可以将inf定义为最大值 一些用户会在流失前被预测为流失，因此存在剩余生存时间为负。...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
墨西哥的员工流动率在全球排名第八，平均每年约17％的流失率 - 一些行业（如餐饮服务）的流失率高达50％。 根据Catalyst的一项研究，平均而言，替换员工的成本约为员工年薪的50％至75％。...对于像everis这样的拥有超过2万名员工的大公司来说，考虑到15％的流失率和15,000比索的平均薪水，年营业额总成本将上升至至少2.7亿比索。...与家的距离 加班情况 教育状况 婚姻状况 工作过的公司数量 总工作年限 月收入 这些特征用于训练模型以预测流失风险...函数inverse_one_hot（）用于从单热编码模型预测中获取预测类。 这是一个例子： ? 以下是如何对自定义配置文件执行预测的示例; 比方说，一个潜在的候选人的工作： ?...他们可以掌握客观的信息，做出更明智的决策，如果候选人的流失风险很高，至少可以直接与候选人讨论双方如何获益。有了这些工具和新的策略来打击流失率，世界各地的公司可以显着减少流失率，潜在增加数百万的收入。
churn 流失与否 是否与 posTrend 流量使用上升趋势有关 猜想：posTrend 为 1，即流量使用有上升趋势时，更不容易流失（用得越多越不容易流失） 交叉表分析 cross_table =...# 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 #...以 proba > 0.5 就设为流失作为预测结果 test['prediction'] = (test['proba'] > 0.5)*1 # 最后 *1 是为了把 True 和 False...test)) print(f'The accuracy is: {acc}') ## 精度不错：The accuracy is: 0.7651588065447545 # sklearn 包绘制 Python
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。...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？...toDebugString() 函数提供树的决策节点和最终预测结果的打印。我们可以看到特征11和特征3用于决策，因此应该被认为具有高度的预测能力来确定客户流失的可能性。...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。
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。
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。
定义客户流失变量：1—在观察期内取消订阅的用户，0—始终保留服务的用户 由于数据集的大小，该项目是通过利用apache spark分布式集群计算框架，我们使用Spark的Python API，即PySpark...下面的图表表明，流失的用户通常来自加州和新泽西州，大部分付费用户都离开了音乐应用程序，而取消订阅的男性多于女性。 加利福尼亚州和纽约州的人口往往更为密集，因此可能会有更高的流失率和更高的整体参与度。...从下面的图中很容易看出，所提供的稀疏数据集是一个不平衡的数据集，因为与174个用户相比，流失用户的比例仅略高于20%（52）。 ? ? ? ?...4.1与流失用户的关系 从下面所示的可视化中，我们得出了以下观察结果： 平均来说，用户每小时播放更多的歌曲； 流失用户每小时都会有更多的取消点赞(thumbs down)行为，平均来看，他们不得不看更多的广告...； 对于流失用户来说，歌曲和积极互动相对于总活动的比率通常较低 流失用户平均每个会话的交互次数更少 免费用户流失率更高 男性用户的流失率略高 基于此分析，尚未删除任何特征。
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。
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。...为了更好运营用户，这就要求要了解流失用户的特征，分析流失原因，预测用户流失，确定挽留目标用户并制定有效方案。 一、提出问题 ? 1、哪些用户可能会流失? 2、流失概率更高的用户有什么共同特征？...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...# ## 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
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。...最后一个字段“churned(流失)”，一个可以取值为“真”或“假”的分类变量，这是我们想要预测的标签。...我们将使用MLlib来训练和评估一个可以预测用户是否可能流失的随机森林模型。 监督机器学习模型的开发和评估的广泛流程如下所示： 流程从数据集开始，数据集由可能具有多种类型的列组成。...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。
在游戏运营中，无论是流失挽留，还是拉新，以及付费用户预测都是游戏运营的重要内容。 本文将着重介绍手游用户的流失预测。...本文中介绍的手游流失预测主要依托于腾讯信鸽这个平台，为这个平台提供精准定位即将流失用户的功能。腾讯信鸽是专业的移动应用推送平台，支持百亿级的通知/消息秒级触达移动用户。...在流失预测模型中，具体输入的用户特征为登录天数，登录频次，最后登录时间，登录时长，目前等级等特征，输出为用户的流失可能性。同时，通过算法的结果的准确率，和召回率来评价算法效果。...流失预测的整体流程如所示，从公司内外部游戏以及各类应用中抽取各类用户，日常的登录天数，登录频次，最后登录时间等特征，以及最后的流失状况，来训练LR模型。...然后根据每天用户相应特征，使用训练好的模型来进行预测，得到最可能流失的用户。 ? 算法效果 基于玩家的在线时长，使用频率等特征，建立流失用户预测模型，精准预测潜在流失用户。
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。
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