预测信用卡服务客户流失的模型开发

概述: 利用一个包含10127个观察值和23个变量的数据集，包括人口统计和交易信息，本研究提出了一种结合监督学习和无监督学习算法的综合方法。

技术描述：数据预处理：通过标准化、编码和处理缺失值，保证了数据质量，为后续分析奠定了基础。 降维技术应用：采用PCA等降维技术，减少了数据的复杂性，优化了计算效率。 聚类分析：使用K-means、GMM、和DBSCAN等算法进行客户分群，探索了客户流失的潜在模式。 统计建模与分析：运用多种统计方法进行数据分析，识别影响客户流失的因素。 性能评估：利用Rand Index和F1 Score等指标评估模型性能，确保结果的准确性和可靠性。