2025计算机科学毕设一套柯志远电商客户流失预测研究(论文+程序代码源码)定稿.zip

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柯志远电商客户流失预测研究终稿.pdf 标题：本科毕业论文（设计）电商客户流失预测研究.pdf(2.66 MB)
电商客户流失预测研究代码
- E-commerce Customer Loss Prediction
  - dataset analysis
    - age.py(842 B)
    - churn percentage pie chart.py(1.29 KB)
    - city level.py(865 B)
    - Complaint behavior.py(1.26 KB)
    - coupon usage frequency.py(1.43 KB)
    - discount amount.py(899 B)
    - Gender.py(868 B)
    - marital status.py(910 B)
    - order category preference.py(1.61 KB)
    - PreferredLoginDevice.py(925 B)
    - Satisfaction rating.py(1.52 KB)
    - usage duration.py(836 B)
    - Warehouse distance.py(844 B)
    - 数据文件
      - data.xlsx(515.03 KB)
    - 结果图片
      - churn_pie.png(133.29 KB)
      - 第一类图片
        age_group_dist.png(98.51 KB)
        city_tier_dist.png(105.23 KB)
        gender_dist.png(76.75 KB)
        marital_status_dist.png(113.64 KB)
      - 第三类图片
        coupon_used_dist.png(111.88 KB)
        order_category_dist.png(209.09 KB)
        order_hike_dist.png(187.19 KB)
      - 第二类图片
        app_hours_dist.png(174.71 KB)
        login_device_dist.png(115.52 KB)
        streamer_follow_dist.png(162.37 KB)
        tenure_dist.png(145.5 KB)
      - 第四类图片
        complain_dist.png(127.68 KB)
        discount_density.png(183.37 KB)
        satisfaction_dist.png(137.06 KB)
        warehouse_dist.png(73.81 KB)
  - model building
    - Before optimization model
      - Analysis of Model Results.py(1.1 KB)
      - Evaluation system.py(987 B)
      - model training.py(2.51 KB)
      - ROC AUC.py(1.1 KB)
    - Optimized model
      - Bayesian model training.py(3.46 KB)
      - evaluation system.py(911 B)
      - feature ranking.py(1.38 KB)
      - result analysis.py(1.58 KB)
    - 数据文件
      - test_data.xlsx(99.35 KB)
      - train_data.xlsx(385.21 KB)
      - train_resampled.xlsx(695.39 KB)
    - 模型与结果
      - beiyesi
        roc_curve.png(106.86 KB)
        training_curve_bayesian.png(120.98 KB)
        xgb_bayesian_model.json(826.3 KB)
      - models
        combined_training_curve.png(166.24 KB)
        Figure_3.png(42.75 KB)
        results_base.pkl(1.83 KB)
        results_bayes.pkl(978 B)
        roc_curve_bayesian.png(106.06 KB)
        roc_curve_comparison.png(134.87 KB)
        scaler.pkl(1023 B)
        training_curve.png(117.66 KB)
        training_curve_base.png(118.42 KB)
        xgb_base_model.json(595.35 KB)
        xgb_bayesian_model.json(565.24 KB)
  - preprocessing
    - Category variable encoding.py(1.15 KB)
    - missing value handling statistics.py(602 B)
    - Missing value handling.py(3.11 KB)
    - standardization.py(1.13 KB)
    - unbalanced handling.py(598 B)
    - 数据文件
      - data.xlsx(515.03 KB)
      - data_cleaned.xlsx(409.51 KB)
      - data_encoded.xlsx(453.08 KB)
      - test_data.xlsx(99.35 KB)
      - train_data.xlsx(385.21 KB)
      - train_resampled.xlsx(695.39 KB)
  - README.txt(1.01 KB)

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