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课程介绍
"流失"（churn）指客户停止与公司进行业务往来或终止关系。这在电信、有线电视、SaaS 等各行业都很常见。能够预测流失的公司可以主动挽留有价值的客户，并取得竞争优势。本课程将为您提供创建客户流失模型的路线图。您将学习如何探索并可视化数据、为建模做好准备、使用机器学习进行预测，并向相关方清晰传达可执行的关键洞见。课程结束时，您将熟练使用 pandas 库进行数据分析，使用 scikit-learn 库进行机器学习。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
探索性数据分析
使用 pandas 计算摘要统计量，并用 Seaborn 创建美观的可视化，开始探索 Telco Churn 数据集。
2
流失建模的预处理
在完成数据探索后，现在需要对数据进行预处理，为机器学习做好准备。学习预处理的动机、内容与方法，包括特征选择与特征工程。
3
流失预测
数据预处理完成并可用于机器学习后，就该进行流失预测了！学习如何在 Python 中使用 scikit-learn 构建监督学习模型。
4
模型调优
学习如何通过超参数调优提升模型性能，并更好地理解导致客户流失的关键因素，以便为业务提供支持。
营销分析：用 Python 预测客户流失
课程完成
