Публикации по теме 'churn-prediction'
Прогнозирование оттока с помощью PySpark
Этот пост ведет к заключительному завершению моего проекта по науке о данных в Udacity. Мы рассмотрим данные, выполним очистку и предварительную обработку, разработаем функции, относящиеся к оттоку, обучим две популярные модели машинного обучения для классификации и, наконец, настроим их гиперпараметры.
Перейдите на GitHub для получения репозитория: https://github.com/davidweisscode/churn-prediction-sparkify
Обзор
Этот проект касается оттока в бизнес-среде, где цель состоит в..
Машинное обучение и статистическое моделирование в CRM (все в одном❗)(EN)
Лучшие CRM-системы обеспечивают надежную аналитику в сочетании с искусственным интеллектом и машинным обучением. ИИ — это будущее CRM. Это основа систем поддержки принятия решений клиентами и поиск наилучших возможностей для клиента. Самое главное, это удерживает клиента.
Давайте возьмем ☕ у нас есть работа!
Приложения AI и ML в CRM;
RFM CLTV и прогнозы Анализ оттока
1. РЧМ:
RFM-анализ – это маркетинговый метод, используемый для количественного ранжирования и..
Руководство по прогнозированию оттока: Часть 2 — Исследовательский анализ данных (EDA) || Отсутствующие значения
TLDR
Мы изучим набор данных Telco Customer Churn, чтобы понять различные типы функций и найти недостающие значения в наборе данных.
Контур
Резюме Исследовательский анализ данных — Зависимые и независимые функции — Пропущенные значения и их механизмы Заключение
Резюме
В части 1 серии Руководство по прогнозированию оттока мы рассмотрели и реализовали первые 3 шага (определение цели, сбор данных, очистка данных), необходимые для построения модели машинного обучения. в..
Прогнозирование крупномасштабного оттока с использованием Apache Spark
Определение проекта
Обзор проекта
В этом проекте будет использоваться большой набор данных Sparkify из Udacity.
Данные состоят из пользовательских событий на платформе потоковой передачи аудио, такой как Spotify. Он показывает взаимодействие пользователей с системой, например воспроизведение песни или доступ к определенной странице.
Мы проанализируем данные, создадим функции для каждого пользователя, а затем создадим модель, чтобы предсказать, отменит ли пользователь услугу или..
Прогнозирование оттока клиентов для предприятий, выпускающих подписку, с помощью машинного обучения: основные подходы и…
Удержание клиентов - одна из основных составляющих роста продуктов с бизнес-моделью на основе подписки. Конкуренция на рынке SaaS жесткая, где клиенты могут выбирать из множества поставщиков даже в пределах одной категории продуктов. Несколько неудачных опытов - или даже один - и клиент может уйти. А если за клипом потратятся массы недовольных клиентов, то и материальные потери, и ущерб репутации будут огромными.
Для этой статьи мы обратились к экспертам из HubSpot и ScienceSoft..
Прогнозы оттока Sparkify: простая логарифмическая регрессия и хороший выбор функций/инженерные решения…
Обзор
Проект прогнозирования оттока Sparkify — мой последний завершающий проект для Udacity Data Scientist Nano Degree. Основная цель этого проекта — манипулировать большими и реалистичными наборами данных с помощью Spark для выбора и разработки соответствующих функций для прогнозирования скорости оттока для музыкального приложения Sparkify. Миллионы пользователей ежедневно транслируют свои любимые песни, и это создает большие наборы данных; Здесь мы решили использовать Spark MLlib..
Понимание оттока клиентов с помощью Spark для больших данных
Спрос на услуги потокового аудио увеличился, предложение этих услуг также увеличилось, а уровень компетенции высок. Лояльность клиентов к конкретному приложению или услуге имеет решающее значение для этой модели бизнеса.
Sparkify — это вымышленная популярная цифровая медиа-служба, созданная Udacity, похожая на Spotify или Pandora; многие пользователи пользуются их услугами каждый день. У него также есть два режима: использование бесплатного уровня или модели подписки премиум-класса,..
