阅读基于TipDM大数据挖掘建模平台实现客户流失预测章节内容请思考并绘制分析流程。

分析流程如下：

1. 数据收集：收集与客户流失相关的数据，包括客户个人信息、购买记录、投诉记录、退订记录等。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。

3. 特征选择：根据业务需求和领域知识，选择与客户流失相关的特征。可以使用统计方法、相关性分析、信息增益等方法进行特征选择。

4. 特征工程：根据选定的特征，进行特征工程，包括特征变换、特征衍生和特征选择等，以提取更有价值的特征。

5. 数据划分：将清洗和处理后的数据集划分为训练集和测试集，通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。

6. 模型选择：根据业务需求，选择适合的模型进行客户流失预测。例如可以选择逻辑回归、决策树、随机森林等分类模型。

7. 模型训练：使用训练集对选定的模型进行训练，通过调整模型参数和优化算法，提高模型的准确性和泛化能力。

8. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、精确率、召回率、F1值等指标，评估模型的性能。

9. 模型应用：将训练好的模型应用于实际客户流失预测中，对新的客户数据进行预测，判断客户是否会流失。

10. 模型优化：根据实际应用情况，对模型进行优化和改进，提高模型的预测准确性和稳定性。

以上为基于TipDM大数据挖掘建模平台实现客户流失预测的分析流程，具体实施中还需要根据实际情况进行调整和优化。