Python 预测客户活动缺失

你能帮我回答以下问题吗

我有一个客户活动数据框，如下所示：

它包含至少50万客户和42个月的“timeseries”。1和0表示客户活动。如果某个客户在某个月内处于活动状态，则会出现1，如果不是-0。我需要确定在未来6个月（2018年7月至12月）内最有可能（+概率）不活跃的客户

你能告诉我应该使用什么方法/模型来预测这一点吗？我使用Python

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提前谢谢

最直接的分析是描述客户回报随时间变化的生存模型：

如果您除了时间序列之外还有更多关于客户的信息，那么您可以使用其他信号来扩充您的模型