Публикации по теме 'churn'
Выявление оттока клиентов для Sparkify
Sparkify — это вымышленная аудиокомпания, которая предоставляет клиентам бесплатную подписку на определенные месяцы, после чего можно выбрать продление подписки или ее отмену. Этот проект представляет собой проект Udacity Nanodegree, целью которого является выявление оттока клиентов. Подчеркнутый набор данных огромен (12 ГБ), поэтому инструменты машинного обучения Spark используются для определения функций, которые могут привести к оттоку клиентов.
Исследовательский анализ данных
8..
Прогнозирование и предотвращение оттока банковских клиентов с помощью машинного обучения
Обзор
Удержание клиентов является одной из основных целей любой отрасли, основанной на подписке. клиенты могут свободно выбирать из множества поставщиков даже в пределах одной категории продуктов. Несколько неудачных опытов — или даже один — и клиент может уйти. А если потоки неудовлетворенных клиентов будут стекать с одного места на другое, то и материальные потери, и репутационный ущерб будут огромными.
Что ожидать
В этой статье я собираюсь показать вам, как запачкать руки для..
Вопросы по теме 'churn'
Рассчитать ежемесячный отток в пандах
Это пример данных, которые у меня есть в моем кадре данных:
test = pd.DataFrame({
'month': [1,2,3,4,5,6,7,8,9],
'new': [23,45,67,89,12,34,56,90,12],
'drop': [2,4,7,9,1,4,6,9,1],
})
month new drop
0 1 23 2
1 2 45 4
2 3...
31.03.2024
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..