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前言

利用邏輯回歸進行客戶流失預警建模中涵蓋了許多比較細的知識點，思維導圖只展示了極小的一部分，相關知識點鏈接將穿插在文中。(源數據源代碼空降文末獲取)

數據讀入

數據屬性說明

數據探索

簡潔版本，只是為了一元邏輯回歸做的探索，畢竟實際情況中數據分析師們80%的時間可能都是用來清洗數據和結合具體業務來探索數據，所以探索數據方面并不是我們的側重點。

churn 流失與否 是否與 posTrend 流量使用上升趨勢有關 猜想：posTrend 為 1，即流量使用有上升趨勢時，更不容易流失(用得越多越不容易流失)

交叉表分析

卡方檢驗

建模流程

一元邏輯回歸

拆分測試集與訓練集

statsmodels 庫進行邏輯回歸

使用建模結果進行預測

檢驗預測結果

建模結果越靠近左上角越好，模型精度比較高。

多元邏輯回歸

逐步向前法篩選變量

當然，這里的變量還不算特別特別多，還可以使用分層抽樣，假設檢驗，方差分析等方法篩選，這里不用多解釋了。邏輯回歸的逐步向前法已有優秀前人的輪子，直接拿來用即可。篇幅原因就不完全展示了。文末獲取源數據與含有詳細注釋的源代碼

方差膨脹因子檢測

多元邏輯回歸中也會存在多元共線性的干擾，其具體含義可查看如下文章：

再次進行建模與模型精度的檢驗

重復一元邏輯回歸的步驟即可。

本公眾號后續將繼續更新數據科學與商業實踐中常見的案例

注：相關數據源和超詳細的代碼(python，Jupyter Notebook 版本 + 詳細注釋)已經整理好，在 “ 數據分析與商業實踐 ” 公眾號后臺回復 “ 邏輯流失 ” 即可獲取。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python回归预测例子_案例实战 | 逻辑回归实现客户流失预测（附Python代码与源数据）...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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