Публикации по теме 'churn-prediction'
Прогнозирование оттока клиентов в телекоммуникационной компании: подход к классификации машинного обучения.
1. Введение
Отток клиентов — серьезная проблема, с которой сталкиваются компании, особенно в сфере услуг, таких как телекоммуникации. Понимание и анализ уровня оттока клиентов имеет решающее значение, поскольку позволяет понять поведение клиентов, выявить факторы, способствующие оттоку, и реализовать эффективные стратегии удержания. Этот проект направлен на то, чтобы помочь телекоммуникационной компании понять свои данные и прогнозировать отток клиентов. Компания предоставила доступ..
Прогноз оттока в телекоммуникациях
Хорошая бизнес-стратегия для роста доходов — удержание клиентов. Одно исследование ранее показало, что 80% будущей прибыли бизнеса будет приходиться на лишь 20% существующих клиентов компании ( 1 ). Также по сравнению с привлечением новых клиентов удержание клиентов оценивается в 5–25 раз дешевле ( 2 ). Здесь вступают в действие показатели оттока и оттока.
Что такое отток?
Отток представляет собой количество клиентов, а уровень оттока относится к проценту пользователей,..
Как создать модель прогнозирования оттока
Примечание. португальская версия этой статьи доступна по адресу « Como criar um modelo para predição de churn »
Потеря клиентов - это плохо, и если вы можете предсказать, когда клиент перестанет пользоваться услугой, у вас будет возможность принимать решения, чтобы удержать клиента. Наша цель в этой статье - создать и сравнить модели машинного обучения для прогнозирования оттока.
Данные - самая важная вещь в модели машинного обучения. Хорошая модель не может творить чудо с..
Лучшие практики предотвращения оттока клиентов в розничной торговле
Автор Гилад Коэн
Фото автора Fikri Rasyid на Unsplash
Отток клиентов является серьезной проблемой для ритейлеров. Любой, кто имел дело с розничной торговлей, знает, что отток вреден, поскольку организации тратят время и ресурсы на поддержание лояльности и заинтересованности своих клиентов. Чтобы заставить их возвращаться и не покупать в другом месте, командам по маркетингу, брендам, категориям, мерчандайзингу и данным необходимо надежное понимание предпочтений, образа жизни..
прогнозировать отток клиентов банка с помощью Random Forest с перекрестной проверкой поиска по сетке в Python.
***Меня зовут Мохамед Собхи, и я учусь на факультете навигационных наук и космических технологий**** Классификация с помощью набора данных банка OpenML. *************Пакет: scikit-learn ********************** ********** *******Алгоритм: модель дерева решений ******************* *******************Набор данных : банковский набор данных по оттоку******************** ***Выбор модели: с использованием перекрестной проверки поиска по сетке (GSCV)****
Набор данных
Я использую набор данных от..
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..