Введение Прогнозирование поведения клиентов имеет решающее значение для организаций, но это также сложный процесс. К счастью, при правильном вводе наука о данных может помочь предвидеть потребности клиентов. В этом проекте я использовал данные о событиях пользователей из Sparkify, воображаемого цифрового музыкального сервиса, похожего на Spotify или Pandora, для построения модели прогнозирования оттока пользователей. Задания В этой статье я собираюсь проанализировать данные..

Каждый из нас ежедневно слушает музыку. Есть несколько приложений, которые позволяют нам транслировать музыку. Однако не все подписываются на контент, а если и подписываются, то довольно быстро отписываются. Очень интересно знать и понимать, когда пользователь отпишется. Этот проект направлен на то, чтобы узнать, когда и какое поведение пользователей расскажет нам о модели оттока. Отток — очень серьезная проблема, с которой сталкивается большинство компаний, работающих по подписке...

Предсказать клиентов, которые, скорее всего, откажутся от музыкального сервиса Sparkify. Обзор проекта Sparkify — это сервис потоковой передачи музыки, такой же, как Spotify и Pandora. Предоставленные данные представляют собой журнал пользователей службы, содержащий демографическую информацию, действия пользователей, временные метки и т. д. Мы пытаемся проанализировать журнал и построить модель для выявления клиентов, которые с большой вероятностью перестанут пользоваться нашим..