Streamlit-App

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Kundenabwanderung ist heutzutage für viele Unternehmen ein dringendes Problem, insbesondere auf dem wettbewerbsintensiven Markt für Software as a Service (SaaS). Da immer mehr Dienstleister auf den Markt drängen, steht den Kunden eine Fülle von Optionen zur Verfügung. Für Unternehmen stellt dies eine große Herausforderung dar, ihre Kunden zu binden. Im Wesentlichen bezieht sich Abwanderung auf den Verlust von Kunden, wenn diese eine Dienstleistung nicht mehr nutzen oder ein Produkt kaufen. Während die Kundenabwanderung je nach Branche variieren kann, gibt es gemeinsame Faktoren, die dazu beitragen, wie zum Beispiel:

• Mangelnde Produktnutzung: Kunden stellen möglicherweise die Nutzung eines Dienstes ein, weil er ihren Bedürfnissen nicht mehr entspricht oder sie keinen ausreichenden Wert darin finden.
• Vertragslaufzeit: Kunden können abwandern, wenn ihre Verträge auslaufen, insbesondere wenn sie keinen ausreichenden Anreiz für eine Vertragsverlängerung haben.
• Günstigere Alternativen: Wenn konkurrierende Dienste niedrigere Preise oder bessere Funktionen anbieten, wechseln Kunden möglicherweise, um Geld zu sparen oder ihr Erlebnis zu verbessern.

Die Minimierung der Abwanderung ist für die Aufrechterhaltung gesunder Einnahmequellen von entscheidender Bedeutung. Da Unternehmen ihr langfristiges Wachstum anstreben, ist die Vorhersage und Verhinderung von Abwanderung zu einer Priorität geworden. Der beste Ansatz zur Bekämpfung der Abwanderung besteht darin, Ihre Kunden genau zu verstehen und proaktiv auf ihre Bedenken oder Bedürfnisse einzugehen. Eine wirksame Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, historische Daten zu analysieren, um Verhaltensmuster aufzudecken, die als Indikatoren für eine potenzielle Abwanderung dienen können.

Wie können wir diese Muster effektiv erkennen?

Maschinelles Lernen (ML) nutzen, um Abwanderung vorherzusagen

Eine der vielversprechendsten Lösungen zur Vorhersage und Verhinderung von Abwanderung ist maschinelles Lernen (ML). Durch die Anwendung von ML-Algorithmen auf Kundendaten können Unternehmen gezielte, datengesteuerte Aufbewahrungsstrategien entwickeln. Ein Marketingteam könnte beispielsweise ein Abwanderungsvorhersagemodell verwenden, um gefährdete Kunden zu identifizieren und ihnen maßgeschneiderte Werbeangebote oder Anreize zu senden, um sie erneut anzusprechen.

Um diese Vorhersagen umsetzbar zu machen, ist es wichtig, das ML-Modell in eine benutzerfreundliche, interaktive Anwendung zu übersetzen. Auf diese Weise kann das Modell in Echtzeit bereitgestellt werden, sodass die Beteiligten das Kundenrisiko schnell einschätzen und entsprechende Maßnahmen ergreifen können. In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen, wie Sie mit Streamlit und Docker ein ML-Modell von der Entwicklung in einem Jupyter-Notebook zu einer vollständig bereitgestellten, containerisierten Anwendung überführen.

Die Rolle von Streamlit beim Erstellen interaktiver Anwendungen

Streamlit ist ein Open-Source-Python-Framework, mit dem interaktive Webanwendungen mit minimalem Aufwand erstellt werden können. Es ist besonders bei Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen beliebt, da es ihnen ermöglicht, Python-Skripte und ML-Modelle schnell in voll funktionsfähige Web-Apps umzuwandeln.

Warum Streamlit?

• Minimaler Code: Streamlit bietet eine intuitive API, mit der Sie Benutzeroberflächen erstellen können, ohne sich mit komplexem HTML, CSS oder JavaScript auseinandersetzen zu müssen.
• Schnelle Entwicklung: Dank der einfachen Syntax können Sie datengesteuerte Anwendungen in einem Bruchteil der Zeit entwickeln und bereitstellen, die mit anderen Frameworks wie Flask oder FastAPI erforderlich wäre.
• Eingebaute Komponenten: Streamlit bietet verschiedene sofort einsatzbereite UI-Komponenten wie Diagramme, Tabellen, Schieberegler und Eingabeformulare, sodass Sie ganz einfach umfassende interaktive Erlebnisse erstellen können.
• Modellintegration: Streamlit funktioniert nahtlos mit trainierten ML-Modellen. Sie können Modelle direkt in die App laden und damit Echtzeitvorhersagen treffen.

Im Gegensatz dazu erfordern traditionellere Frameworks wie Flask oder FastAPI umfassende Kenntnisse der Frontend-Entwicklung (HTML/CSS/JavaScript), wodurch sie für die schnelle, datenzentrierte App-Entwicklung weniger ideal sind.

Einrichten Ihrer Umgebung

Bevor Sie Ihre Streamlit-Anwendung erstellen, ist es wichtig, die Projektumgebung einzurichten. Dadurch wird sichergestellt, dass alle erforderlichen Abhängigkeiten installiert sind und Ihre Arbeit von anderen Projekten isoliert bleibt.

Wir werden Pipenv verwenden, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen. Pipenv verwaltet Python-Abhängigkeiten und stellt sicher, dass Ihre Entwicklungsumgebung konsistent ist.

Schritte zum Installieren von Abhängigkeiten:

1. Pipenv installieren:

pip install pipenv

1. Erstellen Sie eine neue virtuelle Umgebung und installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken (z. B. Streamlit, Pandas, Scikit-Learn):

pipenv install streamlit pandas scikit-learn
`

1. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

Pipenv-Shell

Nach Abschluss dieser Schritte ist Ihre Umgebung für die Skriptausführung bereit!

Aufbau des Modells für maschinelles Lernen

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines Klassifizierungsmodells, das vorhersagt, ob ein Kunde abwandern wird. Dazu verwenden wir die logistische Regression, einen beliebten Algorithmus für binäre Klassifizierungsprobleme wie die Abwanderungsvorhersage.

Schritte zum Erstellen des Modells:

1. Datenvorbereitung:

   • Laden Sie den Kundendatensatz und überprüfen Sie seine Struktur.
   • Führen Sie alle erforderlichen Datenbereinigungen durch (Behandlung fehlender Werte, Korrektur von Datentypen).

2. Funktionsverständnis:

   • Untersuchen Sie numerische und kategoriale Merkmale, um ihre Verteilungen und Abwanderungsbeziehungen zu verstehen.

3. Explorative Datenanalyse (EDA):

   • Visualisieren Sie Daten, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen.
   • Behandeln Sie Ausreißer und fehlende Werte.

4. Feature Engineering:

   • Erstellen Sie neue Funktionen, die dazu beitragen können, die Leistung des Modells zu verbessern (z. B. Kundendauer, Altersgruppen).

5. Modeltraining:

   • Trainieren Sie ein logistisches Regressionsmodell mithilfe der Scikit-learn-Bibliothek.
   • Verwenden Sie die Kreuzvalidierung, um Hyperparameter zu optimieren und eine Überanpassung zu vermeiden.

6. Modellbewertung:

   • Bewerten Sie die Leistung des Modells anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score und der AUC-ROC-Kurve.

Speichern des trainierten Modells

Sobald das Modell trainiert und ausgewertet ist, müssen wir es serialisieren, um es für den Einsatz bereit zu machen. Pickle ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie Python-Objekte, einschließlich trainierter Modelle für maschinelles Lernen, serialisieren (speichern) und deserialisieren (laden) können.

Python
Gurke importieren

Speichern Sie das Modell und den Wörterbuchvektorisierer
mit open('model_C=1.0.bin', 'wb') as f_out:
pickle.dump((dict_vectorizer, model), f_out)

Dieser Schritt stellt sicher, dass Sie das Modell nicht bei jeder Verwendung neu trainieren müssen, was schnellere Vorhersagen ermöglicht.

Erstellen der Streamlit-App

Da wir nun unser Modell gespeichert haben, ist es an der Zeit, es in eine interaktive Webanwendung umzuwandeln.

1. Richten Sie die Streamlit-App ein: In Ihrer stream_app.py-Datei müssen Sie Folgendes tun:

   • Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken (Streamlit, Pickle usw.).
   • Laden Sie das gespeicherte Modell und den Vektorisierer.
   • Erstellen Sie ein interaktives Layout mit Eingabe-Widgets (z. B. Schiebereglern, Textfeldern) zum Sammeln von Kundendaten.
   • Zeigen Sie die Abwanderungsvorhersage basierend auf der Eingabe des Benutzers an.

2. Benutzerinteraktion:

   • Benutzer können Kundendaten eingeben (z. B. Laufzeit, monatliche Gebühren usw.).
   • Die Backend-Logik kodiert kategoriale Merkmale (z. B. Geschlecht, Vertragstyp) und verwendet das Modell, um den Abwanderungsrisiko-Score zu berechnen.

3. Ergebnisse anzeigen:

   • Zeigen Sie den Abwanderungswahrscheinlichkeitswert und eine Meldung an, die angibt, ob der Kunde wahrscheinlich abwandert.
   • Wenn der Score über einem bestimmten Schwellenwert liegt (z. B. 0,5), lösen Sie eine Empfehlung für eine Intervention aus (z. B. gezielte Marketingmaßnahmen).

4. Stapelverarbeitung:

   • Streamlit unterstützt auch Batch-Scoring. Benutzer können eine CSV-Datei mit Kundendetails hochladen, und die App verarbeitet die Daten und zeigt die Abwanderungswerte für alle Kunden in der Datei an.

Bereitstellen der Anwendung mit Docker

Um sicherzustellen, dass die App nahtlos in verschiedenen Umgebungen funktioniert (z. B. lokale Maschinen, Cloud-Dienste), werden wir die Anwendung mit Docker containerisieren.

1. Erstellen Sie eine Docker-Datei:

   • Diese Datei definiert, wie Sie einen Docker-Container erstellen, der Ihre Python-Umgebung und Ihren Anwendungscode enthält.

2. Erstellen Sie das Docker-Image:

docker build -t churn-prediction-app .

1. Führen Sie den Docker-Container aus:

docker run -p 8501:8501 churn-prediction-app

Dadurch wird Ihre App auf Port 8501 verfügbar gemacht, sodass Benutzer über ihren Browser mit ihr interagieren können.

Fazit
Durch die Kombination von maschinellem Lernen mit benutzerfreundlichen Schnittstellen wie Streamlit können Sie leistungsstarke Anwendungen erstellen, die Unternehmen dabei helfen, die Kundenabwanderung vorherzusagen und einzudämmen. Durch die Containerisierung Ihrer App mit Docker wird sichergestellt, dass sie unabhängig von der Plattform problemlos bereitgestellt und aufgerufen werden kann.

Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, proaktiv zu handeln, gefährdete Kunden anzusprechen und letztendlich die Abwanderung zu reduzieren, wodurch die Kundenbindung gefördert und die Einnahmequellen verbessert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonStreamlit-App. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!