机译:改进对客户流失的诊断和预测:一种非均质的危害建模方法
UCLA Anderson School, 110 Westwood Plaza, Los Angeles, CA 90095;
机译:使用广义加性模型在客户流失预测上下文中改进营销决策
机译:基于改进的BAT算法优化Elm的电信界客户潮预测预警模型
机译:基于改进价值模型和XG-Boost算法的电子商务客户流失预测研究
机译:电信工业客户流失背后顾客流失预测与因子识别模型
机译:使用社交网络分析探索模型,以改善手机运营商的客户流失预测。
机译:对相邻SNP组的异质(co)变异建模可改善牛奶蛋白成分性状的基因组预测
机译:使用广义加性模型在客户流失预测上下文中改进的营销决策