商业数据.PNG
这个数据有14列，10000行，是欧洲某银行的客户数据，它的管理层发现，它的客户流失越来越严重，想通过分析流失客户的信息，采取适当的应对策略，为他们提供更好的服务，挽救这家银行。
这里的balance代表银行卡余额，tensure代表银行卡的使用时间，numofproduct代表用户购买的金融产品的数量，等等。我们可以看出自变量既有分类的文本数据（用户所在国家），连续数据（账户余额），又有布尔数据（是否有办理信用卡），不过不用管它，人工神经网络可以对离散或者连续的数据进行有效的处理，尤其是当因变量是boolen类型时，当然我们前面也说到，对于因变量的类型，可以是连续、分类或者二值数据。
这是银行在庞大用户群中，随机抽取的10000个用户的信息，最后一行代表它们在过去6个月是否离开该银行，我们希望通过数据分析，找出在过去6个月离开银行的用户特征，以便采取措施，为他们提供更好的服务。或者说是预测哪些用户会继续离开该银行。
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本文标题：商业案例介绍
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