この直前の動画で見たように、顧客離反にはさまざまな例やユースケースがあります。次のうち、顧客離反の例はどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
pandas を使って要約統計量を計算し、Seaborn で見やすい可視化を作成しながら、Telco Churn データセットの探索を始めましょう。
現在の演習
データを探索したら、次は前処理を行い、Machine Learning に使える形に整えます。前処理の意義、内容、進め方を、特徴量選択や特徴量エンジニアリングを含めて学びます。
データの前処理が完了して Machine Learning の準備が整ったら、いよいよ解約を予測します。scikit-learn を使って Python で教師あり学習モデルを構築する方法を学びます。
ハイパーパラメータチューニングでモデルの性能を向上させ、ビジネスに還元できる顧客解約の要因理解をさらに深めましょう。
