50、机器学习在客户流失预测与气候变化分析中的应用

机器学习在客户流失预测与气候变化分析中的应用

客户流失预测

在商业运营中，客户流失是一个需要重点关注的问题，因为它直接关系到公司的客户数量和收益。通过对相关数据的分析和建模，可以预测客户流失的可能性，从而采取相应的措施来减少客户流失。

影响客户流失的因素

• 存款数量：存款数量越少，客户流失的可能性越大。
• 其他因素：年龄、存款、取款、合作伙伴购买、购买行为、信用卡推荐、应用下载等与客户流失呈负相关。这意味着在特定领域活动越少的人，越有可能流失。而信用卡推荐方面，推荐越多，用户越有可能留在公司。此外，信用卡使用、网络用户、应用网络用户、iOS 用户、注册电话等与客户流失呈正相关，这表明人们对这些功能不太满意，需要进行改进以防止客户流失。

数据预处理

• 独热编码（One Hot Encoding） ：由于 Python 模型无法读取分类变量，因此需要将所有分类变量转换为独立的二进制变量。可以使用 Pandas 库中的 get_dummies() 函数进行独热编码，然后使用 drop() 函数删除编码列之间的相关性。
• 数据集划分 ：使用 Sklearn 模型选择中的 train_test_split() 函数将数据集划分为训练集和测试集。测试集用于预测设计模型的准确性，而训练集用于训练模型。
• 特征缩放和平衡 ：平衡训练集中响应变量中