01 为什么要学这门课？

如何做好客户流失预警？如何跑通过标准建模全流程？本课程通过亲身实践项目，结合Python建模实操，帮助你快速掌握客户流失标准建模的理论与落地应用！

流失预警问题属于分类问题，作为监督学习的其中一类问题，获取大量已流失/未流失客户标签是进行具体分析的基础，亦是最关键的难点。

02 如何学这门课？

首先要明确目标是掌握电商客户流失预警的建模理论与实操。课程结构包括理论和实操两部分，要深入理解监督学习和分类问题的核心概念。实操部分，通过Python建模实践，加深理论知识的应用。

课程的难点在于获取并分析流失客户的数据标签。这是建模的基础，也是关键。因此，要特别关注数据预处理和特征选择的方法。

学习结束后，及时总结实操经验，反思遇到的问题，并寻找解决方案。通过不断总结与反思，加深对课程内容的理解，提升自己的建模能力。

总之，要理论与实践相结合，注重实操与项目实践，掌握关键技能，及时总结与反思，以快速掌握电商客户流失预警的标准建模理论与落地应用。

03 这门课谁适合学？

数据科学家和数据分析师：学习如何做好客户流失预警是提升数据分析能力并实践监督学习技术的绝佳机会。

市场营销专业人士：了解客户流失预警以及如何通过标准建模全流程进行客户管理将有助于提高客户关系管理和营销策略制定的水平。

企业战略规划者：掌握客户流失预警理论与应用将帮助他们更好地把握市场趋势、优化客户体验，并制定有效的业务发展战略。

初学者和对数据分析感兴趣的人群：快速掌握客户流失标准建模的理论和实际应用。

04 这门课学什么？

这是一门案例的课程。一共1个章节，预计1个周内的时间学完。

1、流失客户标准建模理论
  思路：作用、业务意义、松紧度权衡
  方法论：活跃状态分组、求转移矩阵、Mn渐进、流失趋势图、均值方差分析
  总结：思考路线图、渐进思想
2、流失客户标准建模实操
  确定Mn固定T日交易活跃状态分组
  确定观察期、考察期
  滑动观察期、考察期
  分析均值、方差，得出结论
3、课程案例
  某集团科技子公司流失预警项目案例
  电商平台口碑及交易数据案例

部分案例截图：
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