客户生存与流失预测客户流失率是评估不断增长的业务的最重要指标之一。
虽然这不是最幸福的衡量标准，但它可以使您的公司了解保留客户的事实。
Heroku应用程序MyHeroku应用程序：:生存分析生存分析是统计的一个分支，用于分析直到一个或多个事件（例如生物体死亡和机械系统故障）发生之前的预期持续时间。
Kaplan-Meier曲线（我的博客）脚步步骤1问题定义关键的挑战是预测单个客户能否会流失。
第2步数据采集用于此分类问题的数据集来自Kaggle，并来自IBM示例数据集集合（）。
第三步探索性数据分析收集数据后，将执行几个步骤来探索数据。
此步骤的目标是了解数据结构，进行初始预处理，清理数据，识别数据中的模式和不一致之处（例如，偏度，离群值，缺失值），并建立和验证假设。
第4步特征工程在特征工程中，从现有特征生成新特征，并在将所有特征转换

罗斯曼销售预测注意：我主要使用PLOTLY在此笔记本中可视化我的数据，但可打印的图未显示在github上。
Kaggle竞赛：Rossmann在欧洲7个国家/地区拥有3,000多家药店。
目前，Rossmann商店经理的任务是提前六周预测其每日销售额。
商店的销售受到许多因素的影响，包括促销，竞争，学校和州假日，季节性和地区性。
成千上万的个人经理根据他们的独特情况预测销售额，结果的准确性可能会大相径庭。
我们接受Rossmann的挑战，即要预测整个德国1,115家商店的6周日销售量。
可靠的销售预测使商店经理能够创建有效的员工时间表，从而提高生产力和动力。
通过协助Rossmann创建可靠的预测模型，我们将协助商店经理专注于对他们而言最重要的事情：他们的顾客和他们的团队！目录进口包资料准备2.1加载数据集2.2处理缺失的值2.2.1计算每个数据集中的缺失值2.2.2删

kaggle角逐criiteo经典CTR预估数据集(小型）

(更多详情、使用方法，请下载后细读README.md文件)Kaggle州立农场分心驾驶员检测\n我在本次Kaggle竞赛“StateFarmDistractedDriverDetection”中的处理方案，第10名。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。