Predicting-NPS-using-Manipal-Dataset-master:预测净启动子评分（NPS）以改善Mani...

使用Manipal数据集预测净发起人得分（NPS） 目录 介绍 在这种情况下，业务问题是Manipal Health Enterprises（MHE）试图提高客户满意度，这有望进一步改善医院的患者人数并导致医院的利润增加。 他们希望监视净促进者评分（NPS）并通过将患者分类为促进者，被动者或批评者来做出各种商业决策。 他们使用各种分析和统计工具来预测哪个评分者属于哪个类别，从而使其成为一个分析问题。 真正的价值在于理解导致NPS得分的原因，尤其是贬低和推动者的原因，并就得分的原因提出后续问题。 在对反馈调查进行了初步的高级别审查之后，MHE意识到数据可以帮助您获得宝贵的见解和机会，包括对部门绩效，员工或所提供服务的深入分析，以改善室内体验或餐饮领域。基于定性反馈。 MHE相信，在竞争激烈的业务场景中，高级分析和机器学习在为MHE提供优势方面发挥了重要作用。 问题陈述 预测净启动子评分（NP