文件名称:
Predicting-SyriaTel-Customer-Turnover:基于客户使用情况的电信公司客户流失分析-源码
开发工具:
文件大小: 10mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-17
详细说明：电信公司分析
预测客户流失
作者：米格尔·桑塔纳（Miguel Santana）
业务问题：
叙利亚电信是一家电信公司，旨在改善客户流失率。 该公司提供了客户数据，以便更好地了解消费者是否会停止与该公司开展业务。 OSEMN框架将用于分析数据集，并为将特征重要性分类的机器学习算法做准备。 选定的功能将用于提供业务洞察力并减少客户流失。
数据
可在Kaggle的网站上找到叙利亚电视数据集。 数据集可以在找到
过程
OSEMN框架用于分析数据
探索性数据分析| 客户来电总数
可视化白天，夜晚和夜晚的来电
顶级型号：光梯度提升机
模型表现
ROC曲线
混淆矩阵
模型学习曲线
结论，见解和未来工作
结论
该数据集提供了各种消费者趋势，并说明了多个机会领域。 两个机会领域解决了常见的零售业务陷阱； 客户服务和高成本产品（国际会议记录最昂贵）。 最后，日间通话时间是所有可用类别中最常见的时间，
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