app客戶流失及客戶行為偏好分析（僅供參考）

20**年*月 - 20**年*月

分類信息app，通過數據挖掘分析影響用戶流失的關鍵因素、深入了解用戶行為偏好以此做出調整，提升客戶留存率，增強客戶黏性，并通過隨機森林算法預測客戶流失，通過特征創造使模型分數提高2個百分點。

項目內容:

探索數據分布，缺失情況，針對性的進行缺失值填補，對于缺失較少的重要特征選擇隨機森林缺失填補法，使用3sigma、箱型圖分析等對異常值進行處理，對分類型變量進行編碼。

使用方差過濾、F檢驗過濾掉一部分特征，進行WOE分箱，對每個特征分箱結果進行可視化，分析每個特征分箱情況并以此分析 用戶行為偏好，使用各個特征的IV值進一步篩選特征。

訓練隨機森林模型，模型調參、評估，輸出模型，以此模型對用戶流失進行預測，以便針對性地挽留用戶。訓練邏輯回歸模型，通過其算法可解釋性強的特點(特征系數)來對用戶流失關鍵因素進行闡述。

使用工具:
python、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn庫

在做一個數據挖掘項目前，需要預先擬好主要思路，比如目標是什么，先做什么，再做什么，有哪些注意事項等等。

本次案例內容，包括

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据挖掘实战项目-客户流失及客户行为偏好分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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