電信公司客戶流失預(yù)測

數(shù)據(jù)來源:

Kaggle 電信客戶流失數(shù)據(jù)集

Github 代碼庫:

Telco Customer Churn - Github

項(xiàng)目概述

本項(xiàng)目利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測電信公司的客戶流失情況。主要目標(biāo)是識(shí)別可能導(dǎo)致客戶取消服務(wù)的模式，使公司能夠在客戶停止服務(wù)之前實(shí)施積極的客戶保留策略。

項(xiàng)目重點(diǎn)關(guān)注召回率指標(biāo)，即使代價(jià)是增加一些誤報(bào)，也要盡可能捕獲大多數(shù)流失客戶，因?yàn)轭A(yù)防性保留措施對(duì)業(yè)務(wù)更有利。

探索性數(shù)據(jù)分析 (EDA)

在 EDA 過程中，我們探索了數(shù)據(jù)集中的模式，以了解與客戶流失相關(guān)的因素。主要發(fā)現(xiàn)包括：

• 月度合同與長期合同: 月度合同客戶流失的可能性更高，這表明長期合同可能更有利於提高客戶忠誠度。
• 增值服務(wù): 訂閱增值服務(wù)（如在線安全或技術(shù)支持）的客戶流失率往往較低。
• 客戶使用時(shí)長和月費(fèi): 使用時(shí)長較長的客戶表現(xiàn)出更高的忠誠度；較高的月費(fèi)與客戶流失呈正相關(guān)。
• 刪除 TotalCharges 列: 由於 TotalCharges 列與使用時(shí)長高度相關(guān)，可能會(huì)影響模型的穩(wěn)定性，因此將其刪除。

技術(shù)選擇

為什麼選擇 SVM 算法？

選擇支持向量機(jī) (SVM) 的原因如下：

1. 處理小型數(shù)據(jù)集的高效性: 對(duì)於大約 7000 行的數(shù)據(jù)集，SVM 可以有效地捕捉複雜的模式，而不會(huì)出現(xiàn)過擬合。
2. 靈活的核函數(shù)選項(xiàng): 通過結(jié)合線性核和 RBF 核，SVM 可以通過 GridSearchCV 識(shí)別線性關(guān)係和非線性關(guān)係。
3. 二元分類: SVM 非常適合此類二元問題，目標(biāo)是預(yù)測客戶流失（是或否）。

預(yù)處理步驟:

1. 縮放 (MinMaxScaler): 像 SVM 這樣的模型對(duì)尺度差異敏感。應(yīng)用縮放來將數(shù)值變量歸一化到 0 到 1 之間。
2. 編碼 (OneHotEncoder): 將分類變量轉(zhuǎn)換為虛擬變量。這確保了類別以模型可以理解的格式正確表示。

數(shù)據(jù)分割和驗(yàn)證:

• 數(shù)據(jù)集被分成 70% 的訓(xùn)練集和 30% 的測試集。
• 使用 5 折交叉驗(yàn)證進(jìn)行驗(yàn)證，以確保結(jié)果的穩(wěn)健性。

機(jī)器學(xué)習(xí)流程

實(shí)現(xiàn)步驟如下：

1. 數(shù)據(jù)集分割: 分離因變量（流失）和自變量，確保對(duì)訓(xùn)練集和測試集進(jìn)行正確的數(shù)據(jù)分割。
2. SVM 的超參數(shù)調(diào)整: 使用 GridSearchCV 進(jìn)行優(yōu)化，調(diào)整：
   • C: 正則化參數(shù)，控制邊際和誤差之間的權(quán)衡。
   • 核函數(shù): 評(píng)估線性核和 RBF 核。
3. 模型評(píng)估指標(biāo): 使用以下指標(biāo)評(píng)估模型：
   • 準(zhǔn)確率: 正確預(yù)測的百分比。
   • 召回率: 識(shí)別流失客戶（真正例）的比例。
   • 精確率: 正確識(shí)別的流失客戶的百分比。
   • F1 分?jǐn)?shù): 精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。
   • ROC AUC: 模型區(qū)分不同類別能力的衡量指標(biāo)。

結(jié)果

結(jié)果分析:

雖然準(zhǔn)確率很高，但主要關(guān)注點(diǎn)是召回率，達(dá)到了 56%。這意味著識(shí)別出了大部分可能流失的客戶，從而能夠採取積極的干預(yù)措施。

未來改進(jìn)方向

1. 整合外部數(shù)據(jù):
   • 使用客戶滿意度反饋（例如 NPS 或調(diào)查回復(fù)）豐富數(shù)據(jù)集。
   • 包括經(jīng)濟(jì)或區(qū)域指標(biāo)以識(shí)別特定模式。
2. 嘗試其他模型:
   • 測試 XGBoost 或 LightGBM 等能夠很好地處理複雜交互的模型。
   • 執(zhí)行特徵重要性分析以優(yōu)化變量選擇。
3. 自動(dòng)化:
   • 開發(fā)實(shí)時(shí)流程，使用定期更新的數(shù)據(jù)更新模型。
   • 將模型集成到 CRM 系統(tǒng)中，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的客戶保留措施。
4. 客戶細(xì)分:
   • 將客戶保留工作重點(diǎn)放在高價(jià)值或高風(fēng)險(xiǎn)客戶細(xì)分市場上。
   • 根據(jù)細(xì)分市場的特徵設(shè)計(jì)個(gè)性化的客戶保留策略。

項(xiàng)目文件

• EDA.ipynb: 探索性數(shù)據(jù)分析和主要見解。
• pre_processing.py: 數(shù)據(jù)預(yù)處理和轉(zhuǎn)換腳本。
• ML_application.py: 機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練、驗(yàn)證和結(jié)果導(dǎo)出。
• config_template.py: 環(huán)境變量（數(shù)據(jù)集路徑）模板。

聯(lián)繫方式:

如有任何疑問或合作機(jī)會(huì)，請(qǐng)隨時(shí)通過 LinkedIn 聯(lián)繫。

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