分类客户流失 在这里，使用数据集对客户是否流失进行分类。 使用数据集EDA已完成。 在执行此操作时，我们将 使用iqr和z-scores方法处理outliers 使用backward elimination功能进行特征选择 目录 入门 该可在Kaggle上使用，可在创建该笔记本的相同环境中使用，即使用所使用的相同版本的软件包等。 EDA 相关矩阵 计数图（数据集的不平衡程度） 模型表现 不同模型的交叉验证分数 学习曲线 混淆矩阵，无归一化 执照 APACHE许可，版本2.0

Telco-Customer-Churn.csv 来源 https://github.com/ibm/telco-customer-churn-on-icp4d 这数据是原作者处理过的，没有包含所有特征，但可以用来训练一下模型

银行客户流失预测 该存储库包含与银行客户流失预测项目相关的文件。

Churn-Modelling:使用ANN，PNN，Logistic回归，KNN和SVM进行客户流失建模

从Kaggle上下载的电信客户流失数据集，共7043条记录，21个字段，可以用作数据分析入门数据集。

用python实现knime的churn prediction

BankCustomerChurn预测 对银行客户数据进行数据分析，以预测客户流失的原因，并提供防止这种情况的建议。 数据集：Churn_Modelling.csv 记录数：10,000 功能数量：14 使用的图书馆：pandas，matplotlib，numpy，seaborn

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Telco Churn Management Handbook英文原版，中文译名《电信业客户流失管理》，作者ROB MATTISON(罗布·马蒂森)。此为2005年的新版。 电信客户流失方面的经典，不用多说了。