利用深度学习建立流失模型
客户流失分析
失去一个老用户会带来巨大的损失,大概需要公司拉新10个新用户才能予以弥补。如何预测客户即将流失,让公司采取合适的挽回措施,是每个公司都要关注的重点问题。
目标
利用类神经网络构建用户流失分析模型,以预测用户是否有流失的可能。
工具
Jupyter Notebook :一个对于数据分析师来说特别合适的Python编辑器,强烈推荐大家去使用。
Python:在机器学习时代,Python是最受欢迎的机器学习语言。有很多机器学习的库,可以方便高效的去实现机器学习。
主要用到的Python包
pandas:是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。能很方便的进行各种数据清洗。是每个数据分析师必学的Python包之一。
sklearn:是机器学习中一个常用的第三方包,里面对一些常用那个的机器学习方法进行了封装,使得大家能够更
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C#获取windows 10的下载文件夹路径
Windows没有为“下载”文件夹定义CSIDL,并且通过Environment.SpecialFolder枚举无法使用它。 但是,新的Vista知名文件夹API确实使用ID定义它FOLDERID_Downloads。获取实际值的最简单方法可能是P / invokeSHGetKnownFolderPath。 public static class KnownFolder { public static readonly Guid Downloads = new Guid("374DE290-123F-4565-9164-39C4925E467B"); } [DllImport("shell32.dll", CharSet=CharSet.Unicode)] static extern int SHGetKnownFolderPath([MarshalAs(UnmanagedType.LPStruct)] Guid rfid, uint dwFlags, IntPtr hToken, out string pszPath); static void Main(string[] args)...
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