电信公司客户流失预测
数据来源:
Kaggle 电信客户流失数据集
Github 代码库:
Telco Customer Churn - Github
项目概述
本项目利用机器学习技术预测电信公司的客户流失情况。主要目标是识别可能导致客户取消服务的模式，使公司能够在客户停止服务之前实施积极的客户保留策略。
项目重点关注召回率指标，即使代价是增加一些误报，也要尽可能捕获大多数流失客户，因为预防性保留措施对业务更有利。
探索性数据分析 (EDA)
在 EDA 过程中，我们探索了数据集中的模式，以了解与客户流失相关的因素。主要发现包括：
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月度合同与长期合同: 月度合同客户流失的可能性更高，这表明长期合同可能更有利于提高客户忠诚度。
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增值服务: 订阅增值服务（如在线安全或技术支持）的客户流失率往往较低。
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客户使用时长和月费: 使用时长较长的客户表现出更高的忠诚度；较高的月费与客户流失呈正相关。
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删除 TotalCharges 列: 由于 TotalCharges 列与使用时长高度相关，可能会影响模型的稳定性，因此将其删除。
技术选择
为什么选择 SVM 算法？
选择支持向量机 (SVM) 的原因如下：
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处理小型数据集的高效性: 对于大约 7000 行的数据集，SVM 可以有效地捕捉复杂的模式，而不会出现过拟合。
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灵活的核函数选项: 通过结合线性核和 RBF 核，SVM 可以通过 GridSearchCV 识别线性关系和非线性关系。
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二元分类: SVM 非常适合此类二元问题，目标是预测客户流失（是或否）。
预处理步骤:
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缩放 (MinMaxScaler): 像 SVM 这样的模型对尺度差异敏感。应用缩放来将数值变量归一化到 0 到 1 之间。
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编码 (OneHotEncoder): 将分类变量转换为虚拟变量。这确保了类别以模型可以理解的格式正确表示。
数据分割和验证:
- 数据集被分成 70% 的训练集和 30% 的测试集。
- 使用 5 折交叉验证进行验证，以确保结果的稳健性。
机器学习流程
实现步骤如下：
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数据集分割: 分离因变量（流失）和自变量，确保对训练集和测试集进行正确的数据分割。
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SVM 的超参数调整: 使用 GridSearchCV 进行优化，调整：
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C: 正则化参数，控制边际和误差之间的权衡。
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核函数: 评估线性核和 RBF 核。
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模型评估指标: 使用以下指标评估模型：
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准确率: 正确预测的百分比。
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召回率: 识别流失客户（真正例）的比例。
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精确率: 正确识别的流失客户的百分比。
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F1 分数: 精确率和召回率的调和平均数。
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ROC AUC: 模型区分不同类别能力的衡量指标。
结果
| 指标 |
值 |
| 准确率 |
80.81% |
| 召回率 |
56.09% |
| 精确率 |
74.35% |
| F1 分数 |
63.95% |
| ROC AUC |
85.42% |
结果分析:
虽然准确率很高，但主要关注点是召回率，达到了 56%。这意味着识别出了大部分可能流失的客户，从而能够采取积极的干预措施。
未来改进方向
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整合外部数据:
- 使用客户满意度反馈（例如 NPS 或调查回复）丰富数据集。
- 包括经济或区域指标以识别特定模式。
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尝试其他模型:
- 测试 XGBoost 或 LightGBM 等能够很好地处理复杂交互的模型。
- 执行特征重要性分析以优化变量选择。
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自动化:
- 开发实时流程，使用定期更新的数据更新模型。
- 将模型集成到 CRM 系统中，以实现自动化的客户保留措施。
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客户细分:
- 将客户保留工作重点放在高价值或高风险客户细分市场上。
- 根据细分市场的特征设计个性化的客户保留策略。
项目文件
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EDA.ipynb: 探索性数据分析和主要见解。
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pre_processing.py: 数据预处理和转换脚本。
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ML_application.py: 机器学习训练、验证和结果导出。
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config_template.py: 环境变量（数据集路径）模板。
联系方式:
如有任何疑问或合作机会，请随时通过 LinkedIn 联系。
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