数据挖掘实战项目-客户流失及客户行为偏好分析

app客户流失及客户行为偏好分析（仅供参考）

20**年*月 - 20**年*月

分类信息app，通过数据挖掘分析影响用户流失的关键因素、深入了解用户行为偏好以此做出调整，提升客户留存率，增强客户黏性，并通过随机森林算法预测客户流失，通过特征创造使模型分数提高2个百分点。

项目内容:

探索数据分布，缺失情况，针对性的进行缺失值填补，对于缺失较少的重要特征选择随机森林缺失填补法，使用3sigma、箱型图分析等对异常值进行处理，对分类型变量进行编码。

使用方差过滤、F检验过滤掉一部分特征，进行WOE分箱，对每个特征分箱结果进行可视化，分析每个特征分箱情况并以此分析用户行为偏好，使用各个特征的IV值进一步筛选特征。

训练随机森林模型，模型调参、评估，输出模型，以此模型对用户流失进行预测，以便针对性地挽留用户。训练逻辑回归模型，通过其算法可解释性强的特点(特征系数)来对用户流失关键因素进行阐述。

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

在做一个数据挖掘项目前，需要预先拟好主要思路，比如目标是什么，先做什么，再做什么，有哪些注意事项等等。

本次案例内容，包括

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