Python数据分析案例：客户流失分析与剩余价值预测
本资源文件提供了一个利用Python进行数据分析的案例，主要通过生存分析中的Kaplan-Meier法和COX比例风险回归模型来研究电信客户的流失情况，并预测客户的剩余价值。
案例背景
在电信行业中，客户流失是一个重要的业务问题。通过数据分析，我们可以深入了解影响客户流失的因素，并预测客户的剩余价值，从而制定有效的客户保留策略。
数据说明
本案例使用的数据集来自Kaggle，包含21个特征和7043行数据。数据集涵盖了客户的各种信息，如合同类型、在线服务、技术支持等。
分析方法
- Kaplan-Meier法：用于分析客户的生存曲线，发现客户在不同时间点的留存率。
- COX比例风险回归模型：用于探讨影响客户流失的风险因子，并预测不同策略下客户流失的剩余价值。
主要发现
- 通过Kaplan-Meier法分析，发现客户在72个月后仍有60%以上的留存率。
- 利用COX比例风险回归模型，揭示了合同类型、在线服务、技术支持等因素对客户流失的影响。
结论
本案例展示了如何利用Python的lifelines库进行生存分析，以研究电信客户流失问题。通过Kaplan-Meier法和COX比例风险回归模型，我们可以有效地分析客户流失的影响因素，并预测客户的剩余价值，为业务决策提供有力支持。