流失预警

对流失预警模型的评估，提出评估的指标和方法。

本项目展示了SMOTE算法的MATLAB代码实现，并应用于流失预警模型的构建（二分类问题）。该模型源自我在某银行构建的客户流失模型，模型性能包括AUC：83%、召回率：19.4%、精确率：85%。数据使用外部数据集，已进行脱敏处理。本项目帮助学习者掌握以下技能： 数据处理与特征工程 使用LightGBM进行建模 sklearn包的使用（包括：GridSearchCV寻优、StratifiedKFold分层交叉验证、train_test_split数据切分等） stacking模型融合技术 绘制AUC图与混淆矩阵图 输出预测名单并进行结果分析。 项目内容包括详细的注释，覆盖率约80%，适合新手快速入门。所有步骤都解释清楚：是什么（WHAT）、怎么做（HOW）、为什么这么做（WHY）。 支持持续更新，并提供免费帮助，欢迎提出问题或建议。 请注意：本项目仅用于学习和研究，非商业用途，转载请注明来源。如有侵权问题，请及时联系作者。作者邮箱：909336740@qq.com

该项目聚焦广东移动佛山地区的用户流失问题，利用SPSS Clementine数据挖掘平台，构建了精准的用户流失预警模型。模型有效识别潜在流失用户，为精准营销和客户关系管理提供数据支持，助力提升用户留存率。

利用数据挖掘技术，从客户属性、服务属性和消费数据中提取相关性，构建模型计算客户流失可能性。

利用数据挖掘技术，对电信客户流失进行深入分析，探索影响因素，为制定客户挽留策略提供科学依据。

MATLAB火焰火灾烟雾检测预警系统正在开发中，专注于提供高效的预警功能和用户友好的界面设计。该系统将利用先进技术实现火灾和烟雾的实时检测与预警，提升安全管理效率和响应速度。

本项目选择WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv数据集进行用户流失分析。该数据集包含7043条用户记录，涵盖21个字段信息，其中包含20个用户特征字段以及1个目标特征字段，用于刻画用户是否流失。

本研究提出一种基于数据挖掘的大客户流失预测模型，从电信运营行业大客户流失的实际问题出发，详细阐述了数据挖掘在电信行业的应用。模型使用决策树算法进行数据挖掘，并已在实际中得到应用，效果良好。

这份数据集专注于预测电信用户可能发生流失的情况。它包含了广泛的用户数据和相关变量，为分析和预测流失行为提供了重要资源。数据集的详细内容和结构使其成为研究和实践中不可或缺的工具。

这本书为所有企业数据管理者提供一份关于数据安全重要性的警示。它不仅仅是为技术人员准备的，更是为那些希望了解数据库为何容易遭受灾难性打击的管理者准备的。通过案例分析，读者将深入理解危机管理的重要性。