【数据分析面试】42.用户流失预测模型搭建（资料数据分享）

题目

保持高的客户留存率可以稳定和提到企业的收入。因此，预测和防止客户流失是在业务中常见的一项数据分析任务。这次分享的数据集包括了电信行业、银行、人力资源和电商行业，涵盖了不同业务背景下的流失预测数据。

后台回复暗号（在本文末尾）即可获得。

1.电信客户流失

在电信行业，顾客可以从各种服务提供商中选择。顾客流失被定义为顾客停止与公司或服务进行业务往来的情况。

此数据集包括电信公司的客户数据，包括服务使用情况、人口统计数据以及客户是否流失。你的任务是使用提供的其余数据建立一个预测客户流失的模型。

2.银行客户流失

此数据集包含银行客户数据，包括人口统计数据、账户详情和流失状态。您的任务是通过分析客户数据预测用户是否停止使用银行的服务。

3.信用卡客户流失

这个数据集包括10,000个信用卡客户数据，包括人口统计数据、交易历史以及每位客户是否停止使用他们的信用卡。总共有近18个特征。

4.员工流失

保存员工数据，包括人口统计数据、绩效指标和员工的流失状态。你需要预测员工何时将离开公司，并且给出保留策略的建议。

5.电商客户流失

此数据集包括电商公司的客户数据和活动。任务是预测哪些用户可能停止使用该平台。

暗号：lsfx

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