项目名称：基于XGBOOST的客户流失预测模型 1. 功能模块： - 数据探索：通过对训练数据集的分析和可视化，了解数据的特征和分布情况。 - 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理、特征工程等操作，以准备好输入模型的数据。 - 模型训练：使用XGBOOST算法构建分类模型，并利用随机过采样方法平衡样本分布。 - 模型评估：通过交叉验证等方法评估训练模型的性能和准确率。 - 测试和预测：使用测试数据集对训练好的模型进行验证，并预测新数据的流失情况。 - 结果展示：通过绘制准确率曲线和特征重要性图表，展示模型的性能和关键特征。 使用者可以通过该项目实现以下功能： - 对客户流失数据进行探索性分析，揭示数据的特征和趋势。 - 运用XGBOOST算法构建客户流失预测模型，从而评估哪些客户有可能流失。 - 对新数据进行预测，并根据模型结果提出相应的策略和措施，以减少客户流失率。 2. 任务和技术栈： - 我负责完成整个项目的设计、开发和测试工作，以实现客户流失预测模型。 - 技术栈包括Python编程语言和以下关键库：pandas、matplotlib、xgboost、scikit-learn、imblearn。 - 利用pandas库进行数据读取和预处理，matplotlib库进行数据可视化。 - 使用xgboost库构建分类模型，并通过随机过采样方法平衡样本分布。 - 利用scikit-learn库进行特征标准化、模型训练和评估。 - 最终的成果是一个基于XGBOOST的客户流失预测模型，能够在给定数据集上进行流失预测，并提供模型准确率和特征重要性分析。 3. 难点和解决方案（选填）： - 难点：样本不平衡问题。在客户流失预测中，正负样本的分布通常不平衡，容易导致模型学习偏向多数类别，准确率降低。 - 解决方案：使用随机过采样方法（RandomOverSampler）平衡样本分布，增加少数类样本的数量，从而提高模型对少数类的学习能力。 - 另外，也可以尝试其他方法如欠采样、SMOTE等来平衡样本分布，或者使用类别权重调整（class_weight）来加权处理不平衡样本。

1.功能模块和实现功能： 爬取巨潮资讯年报：通过输入股票代码，自动从巨潮资讯网站爬取该股票对应的年报PDF文件。 PDF文件下载：将爬取到的年报PDF文件保存到本地指定的文件夹中。 对于使用者来说，该项目可以方便地获取股票对应的年报文件，帮助用户快速有效地获取财务信息和公司公告等重要资料。 2.我的任务和技术栈： 我负责开发整个项目的设计和实现。 使用的技术栈包括Python编程语言和相关的库和框架，如requests、pandas、json等。 通过构建请求URL、发送HTTP请求、解析返回的JSON数据以及使用文件操作函数等技术，实现了从巨潮资讯网站爬取年报PDF文件并保存到本地的功能。 最终的成果是一个可靠、高效的爬虫工具，能够根据股票代码自动获取对应的年报PDF文件。 3.难点和解决方案（选填）： 在爬取巨潮资讯网站时，可能会遇到请求被拦截、数据解析不正确等问题。为了解决这些问题，我采取了如下措施： 通过设置请求头信息，模拟真实的浏览器请求，降低被拦截的概率。 在解析返回的JSON数据时，针对特定条件（如标题中包含特定关键词）进行过滤，以提取出符合要求的年报数据。 控制请求的频率，添加适当的延时，避免对目标网站造成过大的访问压力

项目介绍： 1.功能模块及使用者功能： 数据爬取模块：根据用户指定的日期和行业代码，爬取新浪财经证券会行业企业的资产负债表、利润表和现金流量表数据，并保存为Excel文件。 数据解析模块：解析爬取的报表数据，提取科目名称和对应的金额，并按照日期和科目分别保存在不同的数据表中。 数据合并模块：将解析后的数据合并为一个完整的数据表，并保存为Excel文件。 使用者能够通过输入指定的日期和行业代码，快速获取该行业企业的财务报表数据，并灵活地进行数据分析和比较，以支持决策和投资。 我负责的任务、技术栈及成果： 我负责开发了数据爬取模块和数据解析模块。在数据爬取模块中，我使用Python编程语言，结合requests库和BeautifulSoup库，实现了爬取新浪财经网站的数据功能。在数据解析模块中，我使用BeautifulSoup库解析爬取的HTML代码，并根据报表的结构，提取出科目名称和金额数据。 我还使用了Pandas库来处理和合并数据，并将解析后的数据保存为Excel文件。通过数据的整理和合并，最终实现了一个完整的财务报表数据爬取和保存的功能。 这样的技术栈选择和开发工作，最终实现了一个方便用户获取并分析财务报表数据的工具。用户可以根据自己的需求，灵活地选择日期和行业代码，获取目标行业企业的财务数据，并进行后续的数据分析和决策。 难点及解决方案： 难点：解析不同公司的财务报表数据的结构可能不同，需要适应不同的HTML结构。 解决方案：通过分析不同公司报表的HTML结构，灵活地编写解析代码，以适应不同的情况。使用BeautifulSoup库提供的强大的选择器功能，可以根据报表的特定元素和属性，准确地提取所需的数据。 难点：大量爬取和解析数据可能导致网络请求过多或性能下降。 解决方案：为了避免造成负担，使用合适的爬取速率，并对请求进行合理的控制和优化。另外，对于大量数据的解析和处理，可以使用并行处理或分批处理的方式来提高效率。