Введение
Телекоммуникационные компании сталкиваются с серьезной проблемой, когда речь идет об удержании клиентов. На высококонкурентном рынке крайне важно сохранить существующих клиентов, поскольку привлечение новых клиентов обходится гораздо дороже, чем удержание существующих. Чтобы решить эту проблему, телекоммуникационные компании могут использовать методы машинного обучения для построения модели прогнозирования оттока клиентов. В этой статье будет обсуждаться проект классификации машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов для телекоммуникационной компании.
Цель проекта
Цель этого проекта — предсказать, какие клиенты могут уйти, чтобы телекоммуникационная компания могла принять упреждающие меры для их удержания. Проект будет включать в себя создание модели классификации машинного обучения, которая может классифицировать клиентов как уходящих и не уходящих.
Данные
Данные для этого проекта представлены в формате csv. Ниже описаны столбцы, присутствующие в данных.
Пол — является ли клиент мужчиной или женщиной.
SeniorCitizen — является ли клиент пожилым гражданином или нет
Партнер — есть ли у клиента партнер или нет (Да, Нет)
Иждивенцы — есть ли у клиента иждивенцы или нет (Да, Нет)
Срок пребывания в должности — количество месяцев, в течение которых клиент оставался в компании.
Телефонная служба — есть ли у клиента телефонная служба или нет (да, нет)
MultipleLines — Есть ли у клиента несколько линий или нет
InternetService — интернет-провайдер клиента (DSL, оптоволокно, нет)
OnlineSecurity — есть ли у клиента онлайн-защита или нет (Да, Нет, Нет Интернета).
OnlineBackup — есть ли у клиента онлайн-резервное копирование или нет (да, нет, нет Интернета).
DeviceProtection — есть ли у клиента защита устройства или нет (да, нет, нет интернет-сервиса)
TechSupport — есть ли у клиента техническая поддержка или нет (да, нет, нет интернета)
StreamingTV — есть ли у клиента потоковое телевидение или нет (да, нет, нет интернет-сервиса)
StreamingMovies — есть ли у клиента потоковые фильмы или нет (да, нет, нет интернет-сервиса).
Контракт — срок контракта клиента (Месяц в месяц, Один год, Два года)
PaperlessBilling — есть ли у клиента безбумажный биллинг или нет (да, нет)
Способ оплаты — способ оплаты клиента (электронный чек, чек по почте, банковский перевод (автоматический), кредитная карта (автоматический))
MonthlyCharges — Сумма, взимаемая с клиента ежемесячно.
TotalCharges — Общая сумма, начисленная клиенту
Отток — ушел ли клиент или нет (да или нет)
Предварительная обработка данных
После того как данные были загружены в VS Code, следующим шагом была их предварительная обработка. Предварительная обработка данных включает в себя очистку и преобразование данных, чтобы сделать их пригодными для анализа. Данные могут содержать пропущенные значения, выбросы и несоответствия, которые необходимо устранить. Кроме того, данные требуют преобразования в формат, который могут использовать алгоритмы машинного обучения. Этот шаг очень важен, потому что качество данных может иметь большое влияние на точность модели.
Во время построения модели мы рассмотрим почти все концепции науки о данных, такие как загрузка и очистка данных, обнаружение и удаление выбросов, разработка признаков, уменьшение размерности, gridsearchcv для настройки гиперпараметров, перекрестная проверка k-fold и т. д. С точки зрения технологий и инструментов это обложки проектов, 1) Python 2) Numpy и Pandas для очистки данных 3) Matplotlib для визуализации данных 4) Sklearn для построения модели 5) Код Visual Studio и pycharm как IDE
Выбор функции
После предварительной обработки данных следующим шагом является выбор соответствующих функций для модели. Выбор функций включает в себя определение функций, которые наиболее предсказуемы для оттока. Этот шаг помогает уменьшить размерность данных и повысить производительность модели.
Выбор модели
После выбора функций следующим шагом будет выбор алгоритма машинного обучения. Можно использовать различные алгоритмы классификации, включая логистическую регрессию, деревья решений и случайные леса. Выбор алгоритма зависит от размера данных, сложности задачи и требований к точности.
Обучение модели
После выбора алгоритма следующим шагом будет обучение модели. Данные разбиваются на наборы для обучения и тестирования, и модель обучается с использованием набора для обучения. Производительность модели оценивается с помощью тестового набора. Модель настраивается для повышения ее производительности, и процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут желаемый уровень точности.
Заключение
В заключение, построение модели прогнозирования оттока клиентов имеет решающее значение для телекоммуникационных компаний, стремящихся удержать клиентов. Модель может помочь определить клиентов, которые могут уйти, и принять упреждающие меры для их удержания. Проект включает в себя сбор данных, предварительную обработку, выбор признаков, выбор модели и обучение модели. Используя методы машинного обучения, телекоммуникационные компании могут улучшить удержание клиентов, сократить отток клиентов и увеличить прибыль.
