首页> 外文OA文献 >Why you should stop predicting customer churn and start using uplift models

【2h】

Why you should stop predicting customer churn and start using uplift models

机译：为什么你应该停止预测客户流失并开始使用隆起模型

代理获取

本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

页面导航

著录项
引文网络
相似文献
相关主题

著录项

作者
Floris Devriendt; Jeroen Berrevoets; Wouter Verbeke;
展开▼
作者单位

展开▼
年度 2021
总页数
原文格式 PDF
正文语种
中图分类

相似文献

外文文献
中文文献
专利

1. Hybrid Data Mining Models for Predicting Customer Churn [J] . Amjad Hudaib, Reham Dannoun, Osama Harfoushi, International journal of communications, network, and system sciences . 2015,第5期

机译：预测客户流失的混合数据挖掘模型
2. Hybrid Data Mining Models for Predicting Customer Churn [J] . Amjad Hudaib, Reham Dannoun, Osama Harfoushi, International Journal of Communications, Network and System Sciences . 2015,第5期

机译：预测客户流失的混合数据挖掘模型
3. Predicting Customer Churn in Telecom Industry using Multilayer Preceptron Neural Networks: Modeling and Analysis [J] . Life Science Journal . 2014,第3期

机译：使用多层Preceptron神经网络预测电信行业的客户流失：建模和分析
4. Predictive Analysis and Modeling of Customer Churn in Telecom using Machine Learning Technique [C] . B.N.Krishna Sai, T. Sasikala International Conference on Trends in Electronics and Informatics . 2019

机译：基于机器学习技术的电信客户流失预测分析与建模
5. Predicting Credit Union Customer Churn Behavior Using Decision Trees, Logistic Regression, and Random Forest Models [D] . Barr, Frederick. 2020

机译：使用决策树，逻辑回归和随机林模型预测信用联盟客户流失行为
6. Modelling and Predicting Backstroke Start Performance Using Non-Linear and Linear Models [O] . Karla de Jesus, Helon V. H. Ayala, Kelly de Jesus, 2018

机译：使用非线性和线性模型建模和预测仰泳起步性能
7. Enhanced feature mining and classifier models to predict customer churn for an e-retailer [O] . Subramanya, Karthik B. 2016

机译：增强的功能挖掘和分类器模型可以预测电子零售商的客户流失

Why you should stop predicting customer churn and start using uplift models

著录项

引文网络

相似文献

相关主题

期刊订阅