案例实战客户价值预测模型

案例实战：客户价值预测模型创建时间： 2020/6/29 18:44 更新时间： 2020/6/29 19:03作者： 王小鹏的随笔原理： 利用多元线性回归模型根据多个因素预测客户价值，当模型

案例实战：客户价值预测模型 创建时间：2020/6/2918:44更新时间：2020/6/2919:03 作者：王小鹏的随笔 原理：利用多元线性回归模型根据多个因素预测客户价值，当模型搭建完成后，就可以对 不同价值的客户采用不同的业务策略。 目录： 1、案例背景 2、案例主要应用技术 3、案例数据 4、案例过程 4.1、导库 4.2、数据读取 4.3、数据探索 4.4、数据预处理 4.4.1、重复值处理 4.4.2、异常值处理 4.4.3、缺失值处理 4.5、特征工程 4.5.1、特征相关性分析 4.5.2、目标相关性分析 4.5.3、特征构造 4.6、模型搭建 4.6.1、构建特征值和目标值 4.6.2、划分训练和测试集 4.6.3、模型搭建 4.7、线性回归方程构造 4.8、模型评估 4.9、评估结果解读 5、案例数据结论 一、案例背景： 客户价值预测就是指客户未来一段时间能带来多少利润，其利润的来源可能来自于信用卡 的年费、取现手续费、分期手续费、境外交易手续费用等。而分析出客户的价值后，在进 行营销、电话接听、催收、产品咨询等各项服务时，就可以针对高价值的客户进行区别于