Что такое Чёрн?

Прежде чем мы перейдем к части прогнозной аналитики, нам нужно понять, что такое отток. Короче говоря, отток относится к потере клиентов или клиентов из-за конкретной услуги или продукта.

Отток — важный показатель, который измеряет скорость, с которой клиенты отменяют или прекращают свои отношения с компанией. Он рассчитывается как процент клиентов, которые отменили или прекратили использование продукта или услуги за определенный период.

Например, если у компании 100 клиентов, и пятеро из них отменили свои подписки в течение месяца, месячный коэффициент оттока составит 5%.

Важность прогнозирования оттока

Упреждающее выявление клиентов, которые рискуют уйти, может помочь компаниям решить проблемы, которые приводят к оттоку клиентов, и уменьшить отток клиентов, что оказывает значительное влияние на доход, прибыль и рост.

Сокращение оттока дает предприятиям многочисленные преимущества, в том числе повышение удовлетворенности и лояльности клиентов, что может привести к тому, что клиенты станут более заинтересованными в продуктах и ​​услугах компании и увеличат доходы.

С другой стороны, высокие показатели оттока могут привести к увеличению затрат и снижению прибыльности.

Прогнозируя и снижая отток клиентов, компании могут улучшить свою прибыль и внедрить более устойчивую модель роста. Это подчеркивает важность точного прогнозирования оттока для компаний, поскольку это может помочь им оставаться впереди конкурентов и обеспечивать долгосрочный успех.

Обзор контролируемого обучения и его роли в прогнозировании оттока

Обучение с учителем — это тип машинного обучения, который включает алгоритмы обучения на размеченном наборе данных для прогнозирования будущих событий.

Процесс использования обучения с учителем для прогнозирования оттока обычно включает сбор и маркировку большого набора данных о поведении клиентов. Этот набор данных включает информацию о взаимодействии с клиентами, их предпочтениях и отзывах, а также информацию о клиентах, которые ушли, и тех, кто не ушел.

Затем помеченные данные используются для обучения алгоритма машинного обучения, такого как дерево решений или машина опорных векторов, для выявления шаблонов и взаимосвязей в данных, которые позволяют прогнозировать отток.

После обучения алгоритма его можно использовать для прогнозирования того, какие клиенты с наибольшей вероятностью уйдут. Прогнозы, сгенерированные алгоритмом, можно использовать для упреждающего решения проблем, вызывающих отток клиентов, и повышения удовлетворенности клиентов.

Понимание данных

Сбор и подготовка данных

Процесс сбора и подготовки данных для прогнозирования оттока имеет решающее значение для успеха анализа. Этот процесс включает несколько шагов, включая выбор источника данных, сбор данных, очистку данных и преобразование данных.

Выбор источника данных. Первым шагом является определение источников данных, которые будут использоваться для анализа. Это могут быть базы данных клиентов, записи транзакций, журналы колл-центра и другие источники информации о клиентах. Важно выбрать источники данных, которые имеют отношение к прогнозированию оттока и которые дают полную картину поведения и взаимодействий клиентов.

Сбор данных. После выбора источников данных следующим шагом будет сбор данных. Это может включать доступ к базам данных, извлечение данных из файлов журналов или ручной сбор данных из записей клиентов. Убедитесь, что данные собираются последовательно и надежно, а также что данные точны и актуальны.

Очистка данных. Далее вам нужно будет очистить и предварительно обработать данные, чтобы убедиться, что они готовы к анализу. Это может включать удаление дубликатов, работу с отсутствующими значениями и работу с выбросами. Цель состоит в том, чтобы устранить любые неточности или несоответствия, которые могут повлиять на результаты анализа.

Преобразование данных. Наконец, вам необходимо преобразовать данные, чтобы сделать их пригодными для анализа. Это может включать нормализацию данных, создание новых переменных или агрегирование данных на разных уровнях детализации. Цель состоит в том, чтобы создать набор переменных, которые точно отражают поведение и взаимодействие клиентов и которые можно использовать для построения прогностической модели.

Важность очистки данных и предварительной обработки

Очистка и предварительная обработка данных важны, поскольку они помогают обеспечить высокое качество данных и их готовность к анализу. Качество данных оказывает существенное влияние на результаты анализа, поэтому удалите из данных любые неточности, несоответствия или нерелевантную информацию.

Некоторые из ключевых методов, используемых при очистке и предварительной обработке данных, включают:

Вменение отсутствующих значений. Отсутствующие значения могут возникать в данных по разным причинам, например из-за неполных записей, ошибок при сборе данных или ошибок при вводе данных.

Отсутствующие значения могут внести погрешность в анализ и повлиять на результаты. Существует несколько способов вменения пропущенных значений, включая вменение среднего, вменение медианы и множественное вменение.

Нормализация. Нормализация – это процесс приведения переменных к общему масштабу, который помогает гарантировать, что все переменные находятся в одном масштабе и имеют одни и те же единицы измерения. Это упрощает сравнение переменных и применение статистических методов к данным.

Исследовательский анализ данных (EDA)

Когда данные находятся в пригодном для использования состоянии, мы можем перейти к этапу EDA. Этот этап включает в себя обобщение и визуализацию данных, чтобы лучше понять основные закономерности и взаимосвязи.

Некоторые из методов, которые можно использовать для прогнозирования оттока, включают:

Статистическая статистика. Это включает в себя расчет сводных статистических данных, таких как среднее значение, медиана, стандартное отклонение и квартили, чтобы лучше понять распределение переменных.

Блочные диаграммы. Блочные диаграммы, используемые в основном для непрерывных переменных, представляют собой метод визуализации, который показывает распределение переменной путем построения ее квартилей. Блочные диаграммы также полезны для визуального выявления выбросов, асимметрии и наличия нескольких режимов в данных. Это также отличный способ сравнить данные об оттоке и отсутствии оттока.

Графики подсчета. Графики подсчета используются для визуализации частоты появления категориальной переменной. Графики подсчета также позволяют нам понять распределение переменной и выявить дисбалансы в данных.

Типы данных. Важно понимать типы данных переменных в наборе данных. Типы данных могут быть числовыми (например, непрерывными, целочисленными) или категориальными (например, номинальными, порядковыми). Понимание типов данных может помочь в выборе подходящих статистических методов анализа.

График корреляции.Графики корреляции используются для визуализации связи между двумя или более переменными. Графики корреляции могут помочь определить силу и направление взаимосвязи между переменными и могут помочь в выборе переменных для дальнейшего анализа.

Цель EDA — получить более глубокое понимание данных, выявить потенциальные проблемы и предоставить информацию для разработки прогностических моделей или дальнейшего анализа.

Выбор модели и обучение

Типы алгоритмов обучения с учителем

Алгоритмы контролируемого обучения играют решающую роль в прогнозировании оттока, который включает использование помеченных данных о клиентах для выявления клиентов, которые с большей вероятностью уйдут.

Ниже приведены некоторые из наиболее часто используемых алгоритмов обучения с учителем для прогнозирования оттока:

Линейная регрессия. Линейная регрессия моделирует взаимосвязь между оттоком клиентов и набором переменных-предикторов. Этот алгоритм можно использовать для выявления факторов, влияющих на отток клиентов, и для прогнозирования вероятности ухода клиента.

Деревья решений. Деревья решений можно использовать для моделирования сложных взаимосвязей между оттоком клиентов и переменными-предикторами. Рекурсивно разбивая данные на все более мелкие подмножества на основе значений переменных-предикторов, деревья решений могут определять наиболее важные факторы, способствующие оттоку клиентов.

Случайный лес. Случайный лес объединяет несколько деревьев решений для прогнозирования. Отдельные деревья решений в случайном лесу обучаются на разных случайных подмножествах данных о клиентах, а прогнозы отдельных деревьев объединяются, чтобы сделать окончательный прогноз об оттоке клиентов.

Нейронные сети. Нейронные сети можно использовать для моделирования сложных нелинейных взаимосвязей между оттоком клиентов и переменными-предикторами. Нейронные сети можно обучать на больших объемах данных о клиентах.

Машины опорных векторов (SVM). SVM делят клиентов на две категории: те, кто, скорее всего, уйдет, и те, кто, скорее всего, останется. SVM находит границу, которая лучше всего разделяет две группы клиентов.

Выбор алгоритма будет зависеть от конкретных характеристик клиентских данных, доступных предикторов и целей проекта прогнозирования оттока.

Выбор правильного алгоритма прогнозирования оттока

Поскольку разные алгоритмы могут иметь разные сильные и слабые стороны с точки зрения производительности и пригодности для заданных данных. При выборе алгоритма прогнозирования оттока учитывайте следующие факторы:

Характеристики данных. Характеристики данных, такие как количество переменных-предикторов, распределение целевой переменной и наличие отсутствующих или нерелевантных данных, могут влиять на производительность различных алгоритмов.

Например, такие алгоритмы, как деревья решений и случайные леса, могут хорошо работать с большим количеством переменных-предикторов, в то время как линейная регрессия может работать лучше с меньшим количеством предикторов.

Показатели производительности. Желаемые показатели производительности, такие как точность, достоверность, полнота и F1-оценка, также могут влиять на выбор алгоритма.

Разные алгоритмы могут иметь разные сильные и слабые стороны с точки зрения этих показателей, выберите алгоритм, который будет соответствовать желаемым целям производительности.

Ограничения по времени и ресурсам. При выборе правильного алгоритма для прогнозирования оттока также следует учитывать время вычислений и ресурсы, необходимые для обучения и тестирования алгоритма.

Некоторые алгоритмы, такие как нейронные сети, могут потребовать большого количества вычислительного времени и ресурсов для обучения, в то время как другие алгоритмы, такие как деревья решений, могут быть быстрее и эффективнее в вычислительном отношении.

Интерпретируемость модели. Для некоторых проектов по прогнозированию оттока важно иметь интерпретируемую модель, которую можно легко понять и объяснить заинтересованным сторонам.

В этих случаях такие алгоритмы, как деревья решений и линейная регрессия, могут быть предпочтительнее более сложных алгоритмов, таких как нейронные сети.

Разработка и выбор функций

Понимание важности функций

Функции — это независимые переменные, которые используются для прогнозирования целевой переменной в модели машинного обучения.

Функции играют решающую роль в определении производительности модели, поскольку они предоставляют модели информацию, необходимую для прогнозирования. Качество функций и актуальность информации, которую они предоставляют, могут сильно повлиять на производительность модели.

Хорошо спроектированный набор функций может привести к созданию более точной и надежной модели, в то время как плохо спроектированный набор функций может привести к модели, которая будет переоснащена или недостаточно подобрана, или модели с плохими результатами производительности.

Тщательный выбор функций, используемых в модели, может сильно повлиять на производительность модели и надежность прогнозов.

С другой стороны, нерелевантные функции или объекты, содержащие слишком много шума, могут негативно повлиять на производительность модели и должны быть удалены или преобразованы.

Создание новых функций

Это называется проектированием функций, и это процесс создания новых функций из существующих данных для улучшения модели.

Этот процесс включает в себя общие методы, такие как масштабирование признаков, которое преобразует значения признаков так, чтобы они были в одном масштабе, и кодирование, которое включает преобразование категориальных переменных в числовые представления.

Затем у вас также есть другие методы, такие как извлечение признаков, которое включает создание новых признаков из существующих с применением математических функций, и выбор признаков, который включает выбор наиболее релевантных и информативных признаков для модели.

Выбор наиболее важных функций

Выбор правильных функций в процессе моделирования имеет решающее значение, поскольку помогает уменьшить сложность модели и улучшить ее интерпретируемость.

Для выбора функций можно использовать несколько методов, включая методы фильтрации, методы-оболочки и встроенные методы.

Методы фильтрации используют статистические показатели для оценки релевантности каждого признака, такие как коэффициент корреляции Пирсона или взаимная информация.

Методы-оболочки используют производительность модели для оценки важности каждой функции, например прямого выбора или обратного исключения.

Встроенные методы используют процесс обучения модели для оценки важности каждой функции, например методы регуляризации, такие как Лассо или гребневая регрессия.

В дополнение к выбору функций также принято измерять важность функции с использованием различных методов. Одним из наиболее широко используемых методов является важность перестановки, когда производительность модели оценивается после случайной перестановки значений каждой функции.

Измерение важности функций помогает определить функции, которые оказывают наибольшее влияние на прогнозы модели, и расставить приоритеты функций, которые следует сохранить или удалить в процессе выбора функций.

Обработка дисбалансов

При работе с оттоком набор данных, скорее всего, несбалансирован, и это относится к тому, где количество выборок в одном классе задачи бинарной классификации значительно отличается от количества выборок в другом классе.

В случае оттока количество людей, которые уходят, намного меньше, чем тех, кто этого не делает.

Это может привести к необъективным моделям с плохой прогностической эффективностью для класса оттока, что приводит к высокому уровню ложноотрицательных или ложноположительных результатов. Обработайте дисбаланс, чтобы гарантировать, что модель справедлива и точна в своих прогнозах для обоих классов.

Для обработки дисбаланса можно использовать несколько методов, включая передискретизацию, недостаточную выборку и создание синтетических данных.

Передискретизация включает в себя дублирование выборок из класса меньшинства до тех пор, пока не будет достигнут баланс между классами. Этот подход прост и может быть эффективен, когда количество выборок класса меньшинства невелико, но он также может привести к переоснащению, если передискретизация чрезмерна.

Недостаточная выборка включает удаление выборок из класса большинства, чтобы сбалансировать классы. Этот подход более эффективен в вычислительном отношении, но также может привести к потере информации, если удаленные образцы информативны.

Методы генерации синтетических данных, такие как метод избыточной выборки синтетического меньшинства (SMOTE), можно использовать для создания новых синтетических выборок для класса меньшинства. Этот подход позволяет избежать переобучения и потери информации, но требует больше вычислительных ресурсов и может также привести к созданию нереалистичных выборок.

Настройка и оптимизация модели

Понимание переобучения и недообучения:

Переоснащение и недообучение — распространенные проблемы в машинном обучении, которые могут существенно повлиять на производительность модели. Переоснащение происходит, когда модель слишком сложна и слишком хорошо соответствует обучающим данным, что приводит к плохому обобщению новых, невидимых данных.

С другой стороны, недообучение происходит, когда модель слишком проста и не может зафиксировать базовый шаблон в обучающих данных, что приводит к низкой производительности как на обучающих данных, так и на невидимых данных.

Чтобы предотвратить переобучение, можно использовать такие методы, как регуляризация, или использование большего количества обучающих данных может помочь в предотвращении недообучения. Хорошая модель обеспечивает баланс между переоснащением и недообучением, обеспечивая хорошую производительность как на обучающих данных, так и на невидимых данных.

Таким образом, важно отслеживать производительность модели как на данных обучения, так и на данных проверки, чтобы убедиться, что она не переоснащена или не подогнана, и внести необходимые коррективы для улучшения ее производительности.

Методы регуляризации

Двумя наиболее часто используемыми методами регуляризации являются регуляризация L1 и L2.

Регуляризация L1 добавляет штраф, пропорциональный абсолютным значениям коэффициентов, что приводит к разреженным моделям со многими коэффициентами, равными нулю.

Регуляризация L2 добавляет штраф, пропорциональный квадрату коэффициентов, что приводит к моделям с меньшими коэффициентами и сглаженными границами решений.

Эти штрафы помогают уменьшить величину коэффициентов, тем самым уменьшая сложность модели и предотвращая переоснащение. Регуляризацией можно управлять с помощью гиперпараметра, определяющего силу наказания.

Настраивая гиперпараметры, такие как регуляризация, можно найти наилучший баланс между сложностью модели и производительностью на невидимых данных, тем самым улучшая производительность модели при обобщении.

Нахождение других оптимальных гиперпараметров

Гиперпараметры задаются перед тренировкой. Они оказывают значительное влияние на производительность модели и должны быть тщательно настроены для достижения оптимальных результатов.

Существует два распространенных подхода к настройке гиперпараметров: поиск по сетке и случайный поиск.

Поиск по сетке включает в себя исчерпывающий поиск по предварительно определенному набору гиперпараметров и обучение модели для каждой комбинации, в то время как случайный поиск включает в себя случайную выборку гиперпараметров из заранее определенного распределения.

Производительность каждой модели оценивается с использованием проверочного набора, и выбираются гиперпараметры, обеспечивающие наилучшую производительность.

Этот процесс обычно повторяется несколько раз, чтобы обеспечить надежные результаты. Поиск по сетке прост в реализации, но может потребовать значительных вычислительных ресурсов, особенно для многомерных пространств гиперпараметров, в то время как случайный поиск эффективен в вычислительном отношении, но может занять больше времени, чтобы прийти к оптимальному решению.

Оценка модели

Показатели производительности для оценки моделей прогнозирования оттока

Для оценки моделей прогнозирования оттока можно использовать несколько показателей производительности, каждый из которых дает разные точки зрения на производительность модели. Эти показатели включают в себя:

Точность. Этот показатель измеряет общую точность модели или долю правильных прогнозов, сделанных моделью. Хотя точность является полезной общей мерой производительности, она может вводить в заблуждение в несбалансированных наборах данных, где класс большинства намного больше, чем класс меньшинства.

Точность. Точность измеряет долю положительных прогнозов, сделанных положительной моделью. Это полезная метрика для понимания способности модели правильно идентифицировать положительные случаи (например, клиентов, которые уйдут).

Отзыв. Отзыв измеряет долю положительных случаев (например, клиентов, которые уйдут), которые правильно идентифицируются моделью. Это полезная метрика для понимания способности модели идентифицировать все положительные случаи.

Оценка F1.Оценка F1 представляет собой гармоническое среднее значение точности и полноты и обеспечивает баланс между этими двумя показателями. Это полезная общая мера производительности для несбалансированных наборов данных.

Кривая рабочих характеристик приемника (ROC): кривая ROC представляет соотношение истинного срабатывания и ложноположительного срабатывания для различных пороговых значений. Площадь под кривой ROC (AUC) — это одно число, которое суммирует общую производительность модели. AUC равен 1 для идеального классификатора и 0,5 для случайного классификатора.

Матрица путаницы. Матрица путаницы дает подробное представление о производительности модели, включая количество истинно положительных, истинно отрицательных, ложноположительных и ложноотрицательных прогнозов.

Заключение

Краткое описание процесса

Прогнозирование оттока включает несколько шагов, чтобы обеспечить точные прогнозы.

Первым шагом является сбор и предварительная обработка данных. Это включает в себя сбор данных о клиентах. Затем данные необходимо очистить и отформатировать таким образом, чтобы их можно было использовать для обучения модели машинного обучения.

После подготовки данных следующим шагом будет выбор подходящего алгоритма машинного обучения. Общие алгоритмы, используемые для прогнозирования оттока, включают деревья решений, случайные леса и машины опорных векторов.

Алгоритм обучается на обучающей выборке, а точность модели оценивается на проверочной выборке. Производительность модели измеряется с помощью таких показателей, как точность, полнота и оценка F1.

По результатам модель может быть уточнена путем корректировки параметров или выбора другого алгоритма.

Как только модель считается точной, ее можно развернуть и использовать для прогнозирования оттока новых клиентов.

Весь процесс прогнозирования оттока с помощью обучения с учителем включает в себя предварительную обработку данных, выбор и обучение алгоритма машинного обучения, а также оценку и развертывание модели.

Важность точного прогнозирования оттока

Точное прогнозирование оттока является критически важным аспектом для бизнеса, поскольку помогает свести к минимуму потерю клиентов и повысить их удержание.

Прогнозируя, какие клиенты могут уйти, компании могут активно решать любые проблемы и предпринимать шаги для удержания этих клиентов.

Это может привести к значительной экономии средств, поскольку привлечение новых клиентов часто обходится дороже, чем удержание существующих. Точное прогнозирование оттока также позволяет компаниям эффективно расставлять приоритеты в отношении своих ограниченных ресурсов, сосредоточив внимание на удержании ценных клиентов и уменьшении последствий потери малоценных клиентов.

Кроме того, прогнозирование оттока может дать ценную информацию о поведении и предпочтениях клиентов, что позволит компаниям улучшить свои продукты и услуги. В целом, точное прогнозирование оттока — ценный инструмент, который может помочь компаниям повысить лояльность клиентов и увеличить прибыль.