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大数据挖掘
案例实战
案例：运营商流失用户分析与预测
20
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案例：运营商流失用户分析与预测
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199.00
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基础版V2
基础版
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介绍
全部
sz-T
基础版
基础版V2
全部任务
全部任务
1 背景与挖掘目标
2.1 数据加载与数据预处理
2.2 去重并降维
2.3 数据整合：客户基本信息
2.4.1 数据整合：标签与用户...
2.4.2 数据整合：在网时长整...
2.4.3 数据整合：合约是否有...
2.4.4 数据整合：合约计划到...
2.4.5 数据整合：信用等级和...
2.4.6 数据整合：本月费用
2.4.7 数据整合：平均每次通...
2.4.8 数据整合：其他变量整...
2.5 缺失值与异常值处理
3.1 特征分析：性别特征
3.2 特征分析：年龄特征
3.3 特征分析：星座特征
3.4 特征分析：在网时长
3.5 其余特征与特征剔除
3.6 每月平均花费特征聚类分析
3.7 不同客户群体重要特征提取
4.1 低费用客户群模型构建
4.2 循环选择最优模型
5.1 小结
课程配套数据、代码及PPT
1.1背景与目标
1.2案例思路分析
2.1数据探索
2.2数据去重及删除无关属性
2.3用户分组及标签构建
2.5处理合约是否有效
2.4提取用户基本信息和在网时长
2.6处理合约计划到期时间
2.7其余变量处理
2.8特征拼接及缺失值处理
2.9数据保存
3.1特征选择介绍
3.2皮尔逊特征选择
3.3处理样本类别不均衡问题
4.1模型性能评估介绍
4.2模型构建及性能评估
运营商用户流失预测.rar
运营商用户流失预测02-数据分组
运营商用户流失预测01-背景与目...
运营商用户流失预测09-模型构建...
运营商用户流失预测08-特征工程
运营商用户流失预测07-分类模型...
运营用户流失预测06-分类模型介...
运营商用户流失预测05-数据合并...
运营商用户流失预测04-特征提取...
运营商用户流失预测03-特征提取...
1.1背景与目标
1.2案例思路分析
2.1数据探索
2.2数据去重及删除无关属性
2.3用户分组及标签构建
2.4提取用户基本信息和在网时长
2.5处理合约是否有效
2.6处理合约计划到期时间
2.7其余变量处理
2.8特征拼接及缺失值处理
2.9数据保存
3.1特征选择介绍
3.2皮尔逊特征选择
3.3处理样本类别不均衡问题
4.1模型性能评估介绍
4.2模型构建及性能评估
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Python机器学习实战-T
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Python网络爬虫实战-T
0
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Python数据分析与应用-T
2
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Python编程基础-T
0
0
授课教师
杨惠
人工智能金牌讲师
课程特色
视频(23)
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最新学员
学员动态
lizhengai
完成了
1 背景与挖掘目标
lizhengai
开始学习
1 背景与挖掘目标
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完成了
课程配套数据、代码及PPT
lizhengai
开始学习
课程配套数据、代码及PPT
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张老师
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