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
