基于机器学习PAI的客户流失预警分析
客户流失不但给企业带来经济损失，还会影响到公司的品牌形象。如何从现有客户中识别出高危流失客户，并对这些客户进行挽留，是很多服务型企业面临的挑战。
本课程讲解了客户流失的分析方法、流程，同时详细介绍了机器学习中常用的分类算法、集成学习模型等通用技能，并使用阿里云机器学习PAI实现流失预警分析。可以帮助企业快速、准确识别流失客户，辅助制定策略进行客户关怀，达到挽留客户的目的。
关于基于机器学习PAI的客户流失预警分析的详细信息：
课程目标：
了解客户流失分析的常见方法
了解客户流失分析的常用算法
掌握机器学习PAI的使用方法
能够独立实现客户流失预警分析
课时列表：
01客户流失及分析方法
介绍什么是客户流失以及常用的客户流失分析方法。
02机器学习及决策树介绍
介绍机器学习的概念及常见算法分类，决策树算法的基本原理。
03如何构建一棵决策树（上）
基于一个小的样本集，通过手工计算，创建一棵决策树。
04如何构建一棵决策树（下）
基于一个小的样本集，通过手工计算，创建一棵决策树。
05决策树算法总结
介绍及总结ID3、C45、C50、CART等决策树算法的特点。
06集成学习
介绍什么是集成学习，详细介绍Bagging、Boosting的实现原理及逻辑。
07随机森林RandomForest
介绍随机森林算法的实现原理，Smart Bagging等。
08机器学习几个重要的概念
介绍机器学习的重要概念，包括特征工程、模型评估、解释与泛化、CRISP-DM流程等。
09客户流失预警的实现流程
从数据准备到结果应用，五步完成客户流失预警。
10阿里云机器学习PAI基本介绍
介绍本次实验中用到的阿里云机器学习PAI，上手简单，算法丰富，支持深度学习，一站式的体验。
11阿里云机器学习PAI操作演示
机器学习PAI的基本操作演示，开通服务、创建项目等，并使用周知数据集IRIS进行分类模型训练。
12项目实战——通信公司客户流失预警分析
实验项目介绍，包括项目的背景、目标、已有资源等，并介绍了整个项目中关键的技术点，以及最终的项目效果。
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