音乐流服务的流失预测 该项目分析了Udacity提供的虚拟音乐流服务的事件日志数据。 目标是分析数据,找到与用户流失相关的功能,并建立一个可以预测用户流失的机器学习模型。 了解哪些用户可能流失,Sparkify的团队可以专门针对这些用户,例如,通过提供特殊优惠的保留活动。 在查看该项目的完整文档。 内容 此Streaming Music.ipqnb的结构非常简单: notebooks文件夹包含一个笔记本Streaming Music.ipqnb ,其中包含完整的分析。 存在一个单独的data文件夹,但是该文件太大,无法上载到github。 万一重新运行笔记本,则必须从检索数据。 安装 所有必需