https://hyperconnect.github.io/2019/07/16/survival-analysis-part1.html
Survival Analysis (1/3)
Survival Analysis를 활용한 고객 이탈 분석 방법을 소개합니다.
hyperconnect.github.io
11.6 생존분석 요약
- 생존율 산출: Kaplan-Meier
- 생존율비교: Log-rank test
- 생존시간에 영향을 주는 위험인자들이 있는 경우: Cox proportional Hazard model
- 이전에 해야 할 기본 분석
- 단변량 분석 (평균, 표준편차, 비율등 계산)
- t-test , �2 test(두 집단 비교)
- 회귀분석, 로지스틱회귀분석 (다른 변수(위험인자)들의 주 변수에 영향을 미치는 경우)
https://lifelines.readthedocs.io/en/latest/Quickstart.html
Quickstart — lifelines 0.27.4 documentation
Survival regression While the above KaplanMeierFitter model is useful, it only gives us an “average” view of the population. Often we have specific data at the individual level that we would like to use. For this, we turn to survival regression. The da
lifelines.readthedocs.io
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