机器学习-14-重温经典的用户流失数据挖掘竞赛(实战)

PYTHON用户流失数据挖掘
用户流失预测案例分析
旅游平台用户流失预测
客户流失及用户画像分析
参考和鲸社区的赛题及数据集下载链接地址

1 收集数据

一、项目介绍
携程作为中国领先的综合性旅行服务公司,每天向超过2.5亿会员提供全方位的旅行服务,在这海量的网站访问量中,我们可分析用户的行为数据来挖掘潜在的信息资源。其中,客户流失率是考量业务成绩的一个非常关键的指标。数据是由携程官方提供的经过脱敏处理的一周用户访问数据,不包含用户ID等信息,目的是为了深入了解用户画像及行为偏好,找到最优算法,挖掘出影响用户流失的关键因素。

二、 问题分析
系统测评采用经典的精确度(precision)、召回率(recall)评估指标。预测的目标样本为流失样本(即label=0)。精确度:(预测为流失且实际发生流失的样本数量)/(预测为流失的样本数量);召回率:(预测为

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