预测客户订阅行为分析

客户订阅行为分析-使用机器学习 问题识别 该项目分析了金融科技客户的行为。 它是一个金融应用程序，有两个版本，分别是免费和高级。 免费版包含用户必须注册的基本功能和高级功能。 该项目的目的是以低预算出售高级版本。 但是，如何找到购买金融应用程序订阅的客户呢？ 优惠将提供给那些对高级版感兴趣的人。 为此，将对客户行为进行24小时分析。 目标 该公司的主要目标是以较低的广告费用销售高级版应用程序。 让我们开始吧 导入库和数据数据可视化特征选择构建模型交叉验证 导入库和数据 导入库 该任务使用Python语言及其库NumPy，Pandas，Matplotlib，Seaborn和Sklearn来执行。 数据 数据集包含具有12个功能部件的50,000个客户信息。 除enrolled_date外，所有列均具有50,000个非空值。 它有31,074个非空值。 总共有8列包含整数64位（int6