客户流失

“流失率”是描述客户离开或停止支付产品或服务费率的业务术语。这在许多企业中是一个关键的数字，因为通常情况下，获取新客户的成本比保留现有成本（在某些情况下，贵5到20倍）。

因此，了解保持客户参与度是非常宝贵的，因为它是开发保留策略和推出旨在阻止客户走出门的运营实践的合理基础。因此，公司越来越感兴趣开发更好的流失检测技术，导致许多人寻求数据挖掘和机器学习以获得新的和创造性的方法。

这是一篇关于使用Python对客户流失进行建模的文章。
下面开始介绍一下具体的实现步骤:
#数据集
我将使用的数据集是一个长期的电信客户数据集，您可以在这里下载。

数据很简单。 每行代表一个预订的电话用户。 每列包含客户属性，例如电话号码，在一天中不同时间使用的通话分钟，服务产生的费用，生命周期帐户持续时间以及客户是否仍然是客户。

from __future__ import division
import pandas as pd
import numpy as npchurn_df =<