在商业领域，数据科学的一个重要应用是客户流失预测。这种应用之所以受到重视，是因为它的效果更容易被理解，并且对企业的整体利润有着重大影响。本文将带深入了解客户流失预测的各个方面。
在商业术语中，客户流失指的是客户取消他们一直在使用的服务订阅。一个常见的例子是人们取消Spotify或Netflix的订阅。因此，客户流失预测本质上是预测哪些客户最有可能取消订阅，即“离开公司”，基于他们对服务的使用情况。
从公司的角度来看，获取这些信息是必要的，因为获取新客户通常比保留老客户更加困难和昂贵。因此，从客户流失预测中获得的洞察有助于他们更多地关注那些高风险的客户。
在客户流失预测的情况下，输出结果是一个简单的是或否。这使得它成为一个分类问题，需要预测1如果客户可能流失，否则预测0。
许多因素影响客户流失的原因。可能是因为市场上有新的竞争对手提供更好的价格，或者他们得到的服务没有达到标准等等。
因此，没有确切的答案来解释为什么客户想要流失，因为正如所看到的，有很多影响因素。
数据科学家的工作是在给定的数据中找到这样的模式，并看看在数据分析过程中出现了什么事实。
尽管客户流失有很多原因，但预防它通常是直接的。这取决于公司如何让客户感到特别，并提供一种定制化的体验来说服他们留下来。
一个常见的例子，相信大多数人都经历过，可能就是当想把手机号码转移到不同的服务提供商时。必须首先向现有的服务提供商发送一个端口请求。然后几个小时后，会接到他们的电话，询问离开的原因。他们甚至提供有吸引力的价格的定制套餐，试图诱使留下来。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
#%matplotlib inline
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print(df.head())
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