如何在海量用户中精准预测哪些客户即将流失？本文结合音乐流媒体平台 Sparkify 数据，详细讲解一个客户流失建模预测案例的全流程：探索性数据分析 EDA、数据处理、进一步数据探索、建模优化、结果评估

二手车交易越发繁荣的当下，如何科学定价时买卖&平台三方都关心的问题。本文结合汽车价格预测数据集，讲解『二手车价格预估模型』构建和部署的全过程。【代码与数据集亲测可运行】

本文以『客户流失』为案例，讲解构建企业级AI建模流水线（pipeline）的五个步骤：① 数据预处理、② 特征工程、③ 样本处理、④ 模型集成、⑤ 超参数调优与特征重要度分析。

特征工程一般是手动完成，不仅依赖于工程师的丰富经验，也非常耗时。因此『自动化特征工程』可以自动生成大量候选特征，帮助数据科学家显著提升了工作效率和模型效果。

客户分群对于精准营销的意义重大，而机器学习可以优化这一过程。本文会详细拆解实现过程：数据收集、创建RFM表、探索数据&数据变换、应用聚类做用户分群、解释结果。

数据随着时间变化，会导致已有模型的准确度大打折扣，这就是数据漂移问题。本文讲解数据漂移问题的诸多实际案例、检测方法、基于evidently库的代码实现。

如何预测客户价值，计算特定时间段内能带来的价值，是互联网公司在面临海量用户时急需解决的运营命题。本文就来讲解『机器学习+RFM模型』的精细化运营解决方案。

本文以保险金额预估为例，讲解机器学习从开发到云端服务部署的全流程：基于PyCaret开发机器学习全流程、基于Flask搭建简易前端Web应用程序、在Heroku云上部署机器学习应用。

客户分群（客户细分）对于绘制用户画像、构建个性化推广、产品和服务策略，都非常重要。本文讲解此过程中，多种机器学习聚类算法的建模流程与评估模式。