DM案例-1 客户流失预测分析
客户流失预测数据挖掘方法对比分析
客户流失预测数据挖掘方法对比分析
随着市场竞争的加剧，新技术的不断涌现，数据仓库、数据挖掘技术在客户关系管理的应用日益广泛和深入，其中客户行为分析、客户满意度评价、客户细分等是数据挖掘技术在客户关系管理的典型应用。近年来,客户挽留成为客户关系管理的重要内容，在诸多行业，保持高的客户挽留率对于公司利润的增长，超过公司规模、市场份额、单位成本等竞争因素的影响。学术界、企业界提出了以客户关系管理、关系营销为营销模式，以客户需求为核心价值，采用数据挖掘技术对客户流失行为进行分析建模，以期增强客户忠诚度、降低客户流失率。
1客户流失预测常用技术
客户流失分析与建模是应用数据挖掘技术新的应用。简言之，预测模型是从数据库中发现模式，用于对未来的预测。客户流失预测模型简单的说就是从客户数据仓库中提取一定量的训练样本，经过预处理后形成训练集，通过数据挖掘方法形成预测模型，通过预测模型对新样本进行分类，预测出客户是否具有流失可能性。
学术界开发、应用了基于数据挖掘方法与技术的客户流失预测模型，其中，最常用的有回归分析、决策树和神经网络。近两年，SVM，贝叶斯网络，粗糙集等也被用于客户流失预测建模，取得了不错的效果。
1.1回归分析
回归分析是一种广泛应用的预测技术，回归分析的目的是找出数值型变量间的依赖关系，并通过函数关系表现出来。回归分析的预测效果仅仅依赖于预测的变量与其他变量的关系，即模型的精确度取决于自变量和因变量的分布符合模型的程度，自变量与因变量的分布适合所选取的模型，则预测效果好，反之，预测效果差。根据自变量和因变量的函数关系，分为线性回归和非线性回归。客户关系研究中广泛应用的模型有Linear, Logistic等回归方程。
客户流失案例分析
客户订单流失案例分析
我是做游泳产品的，有一个葡萄牙的客户，去年做了45W。客户关系维护的也很好。08年底时，走了一单，之后客户没有不良反应。
今年过完春节，我回来工作后，曾发送过邮件给客户，向她问好。邮件只有回执，没有回复。当时以为客户忙，没有时间回复。况且根据客户往年的销售记录，2月份到3月份不是出货季节。就没有太在意。
4月初的时候，是该客户下单了，之前每年都有一张30W的单在5月份出货。该下单了，就再发送邮件，有回执没回复；传真，没反应。又过了两周，我急了，就打电话了，前台接的，说跟我司联系的客户请假回家，生小孩去了！我当时就懵了，赶快问是谁接替她的工作。前台回复说客户五月份就回来上班了。
我着急5月份的单啊，就再追问这几个月谁帮她做的工作。前台说是经理。我就请她帮忙接了经理的电话。经理接到后，我询问了客户今年上半年的销售情况，然后就直接了当的谈到了5月份的订单。经理说货已经到仓库了，等待铺货。还反问不是从我司采购的吗？我差点吐血！我说没有啊，一直联系不上她。经理突然明白过来了，说是让另一个人负责的这件事情……
我这个客户今年的销售计划，就这样泡汤了……
教训：
1.要主动询问客户的休假计划，特别是长假；
2.要跟客户随时保持联系，一旦联系不畅通，要提高警惕；
3.要有客户尽可能多的联系方式，甚至是她同事的联系方式；
4.要有敏锐的洞察力！这一点对外贸人太重要了。
2、服务案例介绍
客户存款金额与柜台机核点金额不符
7月中旬，深圳市民余先生从家里携带2.4万元，来到北大医院后面的某银行莲花北支行的自助存取款一体机前存钱。在柜台机前一番操作后，余先生发现总款数已由2.4万元变为21800元。余先生当即拨通了该银行客服热线。银行方面当晚回复：柜台机未见差错，拒绝担责任。8月27日下午，羊城晚报记者陪同余先生前往银行，调取了当日余先生存款流水账单及柜台机监控录像查看。经对比，流水账单显示的余先生第二次存款操作所放入柜台机的款数与监控录像所显示的款数明显存在偏差。对此，银行方面却表示，“眼见不一定为实”，坚持以柜台机数据为准。
应用数据挖掘预测客户流失
应用数据挖掘预测客户流失
一、引言
客户流失是企业中必须考虑的问题之一，对于企业来说，维持现有客户和吸引新客户对于企业的发展非常重要。而流失问题一旦出现，对企业所造成的负面影响很大，不仅会导致财务损失，还会破坏企业品牌形象。因此，如何减少客户流失，维护客户忠诚度成为企业需要解决的难题。而数据挖掘技术可以为企业在这方面提供帮助。通过分析大量的历史数据，企业可以预测哪些客户可能会离开，及时采取措施留住他们。
二、客户流失的影响
客户流失对于企业来说，是非常严重的问题。它可能带来以下的负面影响：
1.损失客户价值
一位客户不仅可以带来现有的收入，还可能通过口碑带来更多的新客户。而一旦该客户流失，企业不仅会失去他的收益，还会因为他的不满而带来更多的流失风险，甚至可能影响到整个品牌形象。
2.增加营销成本
企业需要花费更多的成本吸引新客户。而一个流失的客户，需
要花费更多的时间和金钱去争取新客户才能补偿。
3.影响企业经济生态
客户的忠诚度是企业经济生态的核心，客户流失会破坏生态平衡，甚至可能带来连锁反应影响整个市场。
三、如何使用数据挖掘预测客户流失
为了提高企业的客户满意度和忠诚度，预测客户流失是非常重
要的。数据挖掘技术为企业预测客户流失提供了良好的方法。
1.数据收集
数据收集是预测客户流失的第一步。企业需要收集相关的客户
数据，包括客户基本信息，购买历史，客户服务记录等等。同时，企业还可以考虑从社交媒体，网络评论等外部渠道收集更多的数据。
2.数据清洗和预处理
在将数据用于预测之前，需要对其进行清洗和预处理。包括去
除重复数据，填充缺失值，进行特征选择和标准化等操作。这些
客户的流失分析与管理概述
为了预防客户流失，该银行信用卡中心采取了以下措施 ：提高信用卡额度、推出更具吸引力的优惠活动、优化 客户服务体系等。
客户流失预防措施的效果
通过采取上述措施，该银行信用卡中心的客户满意度明 显提高，客户流失率也有所降低。
感谢您的观看
THANKS
客户流失的原因
服务质量差
企业的产品或服务质量不佳，导致客户不 满意，进而选择离开。
价格问题
企业的产品或服务价格过高，或者客户认 为企业的产品或服务不值这个价格。
缺乏个性化服务
企业未能根据客户需求提供个性化的产品 或服务，导致客户感到不满。
竞争压力
竞争对手提供了更好的产品或服务，吸引 了客户的注意力。
02
客户流失分析
数据分析法
定量分析
通过数据模型，对客户流失率进行量化和预测，找出流失规律和趋势。
定性分析
结合业务逻辑和实际经验，对流失原因进行深入挖掘，找出潜在问题和短板。
市场调查法
问卷调查
通过问卷形式收集客户反馈，了解客户对产品/服务的满意度、需求和期望， 以及流失原因等信息。
访谈调查
通过与客户面对面或电话交流，深入了解客户流失的动机、原因和感受，获 取真实有效的信息。
客户的流失分析与管理概述
2023-11-06
目录
• 客户流失概述 • 客户流失分析 • 客户流失管理策略 • 客户忠诚度计划 • 客户流失预防措施 • 案例分析与实践
客户流失预警分析材料
• 这些数据需要能反映出用户的使用行为的轨迹。所以需要准备用户6个月的数据.前三个月用来做 模型学习数据,后三个月数据用来做模型使用验证数据.
• 要看出用户的行为轨迹需要 通过多个字段的组合 乘 相减 相除,等.
客户定义：最近三个月的均有出帐用户。 流失标志：本月有出帐,下月无出帐用户为流失用户
分析窗口（预测基于多长时间的历史数据）：3个月 预测窗口（预测客户在多长时间内会流失）：2个月（预测两个月后可能流失的用户）
客户流失预测模型时间窗口
2014/01/012014/03/31
3个月观察月
2014/04/01 2014/04/30
能的大小
电话号码
ARPU
所在地区
所属分组
180.。。。。 189.。。。。 189.。。。。
营销人员可以根 据ARPU确定客 户挽留活动的目
标群体
了解潜在流失客 户的行为特点， 开展针对性的客
户挽留
流失倾向 评分
行动优先级 评分
综合客户流失倾 向与ARPU，给 出建议行动优先
级供参考
实际测试效果
测试用户 离网用户 离网率 数
数据整合清理
数据来源
• 数据的几个来源：
1.CDR (Call Detailed Record) 2.客户资料数据(Customer Information） 3.客户帐务数据 4.销售策略与措施数据 5.其他来源
顾客流失的预测分析
5 您能预测哪些客户有可能流失吗？
本章中，我们将阐述可预测哪些客户在不久的将来可能会从您公司流失的数据挖掘方
法，电信业务常将这种方法称为客户流失预测。
如今，电信业务市场日渐成熟，电信公司也意识到主动性客户关系管理的重要性，从而
非常关注对现有客户服务，即如何维系重要客户，以及怎样使之为公司带来更丰厚的利
润？
通过数据挖掘，您可以根据客户历史数据获得数据挖掘模型，从而生成公司很可能流失
的客户列表。最终，这将为您制订有效的市场营销战略提供有价值的业务洞察力，以防
止公司客户的流失。
本章所阐述的客户流失预测过程是以采用数据挖掘方法的预测建模为基础的，包括对每
个客户的流失可能性的预测，以及对可能流失客户及不会流失客户的分类。
73
5.1 业务需求
客户流失预测通常因其市场饱和度和动态市场变化等典型市场特征而成为电信公司首
要考虑的问题。由于电信市场日趋饱和，所以获取新客户的成本比留住现有客户群要昂
贵得多，并且竞争对手、技术，以及法律法规等动态市场变化更容易使客户流失到其他
公司。
5.1.1 数据挖掘的作用何在？
客户流失管理要求对客户行为具有良好的了解。首要问题是要弄清楚哪些客户将会从公
司流失，以及哪些客户会给公司带来利润。为防止客户流失，公司需要采取的首要措施
是在客户流失到其他公司前掌握客户行为，并努力找到客户流失的行为模式，这样公司
就可以提前采取一些规避措施。您可以通过简单的查询方式、OLAP 分析，或仅根据经
验来了解客户行为。但是，在把握与客户流失相关的客户行为的过程中，数据挖掘起着
极其重要的作用，而这些客户行为隐藏在诸如呼叫事务等庞大的数据集中。应当建立合
用户流失预警分析报告
用户流失预警分析报告
一、报告概述
本报告旨在对用户流失情况进行深入分析，以帮助公司了解用户流失的原因，并提出相应的预警措施，以降低用户的流失率。本报告主要包括以下几个方面的内容：用户流失概述、用户流失原因分析、用户流失预警措施建议等。
二、用户流失概述
1. 用户流失数量
根据统计数据，过去一年内我们公司的用户数量有较为明显的下降趋势，累计流失用户达到了XXXX人。
2. 用户流失率
从整体数据来看，我们的用户流失率大约为XX%，这一数字超过了同行业的平均水平。
三、用户流失原因分析
通过对用户流失数据的详细分析，我们发现了以下几个主要原因：
1. 产品质量问题
部分用户表示产品质量欠佳，存在使用不便、功能不完善等问题。这直接影响了用户的使用体验，导致一些用户选择流失。
2. 服务不到位
部分用户投诉客服人员的服务态度不好，无法及时解答他们的问题，这给用户带来了负面的印象。此外，我们的售后服务也存在较大的改
进空间。
3. 竞争对手崛起
近期，我司所在行业涌现出一大批竞争对手，他们的产品质量和服
务水平得到了用户的认可。这导致一些用户放弃了我们的产品而转向
竞争对手。
4. 营销策略不当
我们的市场推广手段相对单一，对于特定用户群体的需求没有给予
足够的关注。缺乏创新的营销策略导致用户流失。
四、用户流失预警措施建议
为了应对用户流失问题，我们提出了以下几个预警措施建议：
1. 提升产品质量
加大研发投入，优化产品功能与性能，以提升用户的使用体验。与
用户保持紧密沟通，了解用户需求，不断改进产品。
2. 加强客户服务
培训客服人员，提升他们的服务意识和解决问题的能力。建立更完
电商平台客户流失预测模型的研究
电商平台客户流失预测模型的研究
近年来，电商平台的兴起和繁荣已经成为了不争的事实。电商
平台为人们提供了便利的购物方式，不仅让消费者节省了时间和
精力，还为商家提供了更广阔的销售市场。然而，随着市场竞争
的加剧，电商平台面临不断增长的客户流失率。客户流失不仅会
对平台流量和销售业绩造成负面影响，还可能导致平台口碑不佳，影响未来的发展。因此，如何预测和防止客户流失是电商平台需
要解决的重要问题。
客户流失预测模型的研究是解决这一问题的关键步骤。客户流
失预测可以帮助电商平台识别哪些客户可能会在未来离开平台，
进而采取措施留住这些客户。下文将介绍电商平台客户流失预测
模型的研究现状、原理和优化思路。
一、研究现状
客户流失预测模型早在20世纪80年代就已经出现了。当时，
研究者主要采用基于统计学的方法来研究客户流失预测问题。然而，由于数据量较少、计算能力有限等因素，当时的研究成果并
不令人满意。
随着科技的不断发展，数据以及计算技术得到了空前的提高，
客户流失预测模型也在不断升级。通过大数据挖掘和机器学习等
技术，研究者能够更加准确地预测客户流失。例如，文献[1]通过
机器学习算法，构建了基于用户特征和产品特征的客户流失预测模型，并对模型进行了测试和验证。结果表明，该模型可有效预测用户是否会流失，为电商平台提供了重要的参考。
此外，还有一些研究者探索了更复杂的客户流失预测模型，例如基于神经网络、深度学习等模型。文献[2]构建了一个基于LSTM的客户流失预测模型，该模型具有更好的预测精度和泛化能力。
二、模型原理
客户流失预测模型的原理通常包括以下几个步骤：
客户流失分析
制定合理的定价策略
成本加成定价
根据产品的成本和预期利润，制定合理的价格，保 证企业的盈利能力。
市场导向定价
根据市场需求和竞争对手的定价，制定合理的价格 ，提高产品的竞争力。
差异化定价
根据产品的差异化和市场需求，制定不同的价格， 满足不同客户的需求。
加强营销和推广力度
增加营销投入
增加营销预算，提高品牌知名度和市场占 有率。
拓展销售渠道
通过线上和线下渠道，扩大产品的销售范 围，提高销售额和市场份额。
加强宣传推广
利用广告、促销、公关等手段，提高品牌 知名度和美誉度，吸引更多客户。
05
客户流失的预防措施
建立良好的客户关系管理
确保及时回应用户需求和反馈 ，建立长期、稳定的客户关系
。
了解客户的基本信息和需求， 以便更好地满足其期望。
2023
《客户流失分析》
目录
• 客户流失概述 • 客户流失的定量分析 • 客户流失的定性分析 • 客户流失的应对策略 • 客户流失的预防措施 • 客户流失的案例分析
01
客户流失概述
客户流失的定义
客户流失是指客户因各种原因停止使用或减少使用企业的产品或服务，并且不再与企业进行任何交易 或互动的行为。
03
客户流失的定性分析
客户反馈渠道收集
客户服务热线
收集客户通过服务热线反馈的问题、意见和建 议。
一种定量预测客户流失率的分析模型
一种定量预测客户流失率的分析模型
随着互联网的普及，越来越多的企业选择通过线上渠道来与客户进行沟通和交易。然而，客户流失一直是企业面临的重要挑战之一。客户对企业的忠诚度和付费意愿不足可能会导致客户流失，进而影响企业收入和利润。
因此，对于企业而言，及时发现可能流失的客户并采取有效措施争取留存对企业来说尤为重要。为此，我们需要开发一种可行的方法来预测客户流失率。
一、什么是客户流失率？为什么要预测客户流失率？
客户流失率指的是在一定时间内，不再与企业进行交易或沟通的客户所占总客户数的比例。通常，客户流失率是企业评估客户忠诚度和企业运营情况的重要指标之一。
在预测客户流失率方面，我们需要了解以下几个方面的内容：
1.客户流失的影响。如果企业不能及时预测客户流失，可能会导致客户流失后无法找回，从而影响企业业绩和声誉。
2.客户流失原因的掌握。我们需要了解客户流失的原因，如低质量的产品或服务、竞争对手的冲击、价格战等等。了解这些原因可以帮助企业根据实际情况制定具体的留存策略。
3.留存策略的制定。在了解客户流失原因的基础上，企业可以制定个性化的留存策略。例如，通过提升产品或服务质量、增加客户的交互与互动、以及价格优惠等方式提升客户满意度和忠诚度。
二、一种可行的定量预测客户流失率的分析模型——逻辑回归分析
逻辑回归分析是一种用于预测分类变量的数学方法。在这里，我们可以将客户的流失与留存作为二分类变量来进行研究，使用逻辑回归分析可以预测出不同维度对客户流失率的影响，进而制定相应的具体留存策略。
具体地说，逻辑回归模型的预测函数被定义为一个S形函数。当预测值为0.5时，我们将其作为分类中间值，该预测值大于0.5，则属于流失类别，小于0.5，则属于留存类别。通过对数据进行建模，我们可以得到关键变量对客户流失率的影响程度。
《客户流失》分析报告范本
《客户流失》分析报告范本
客户流失分析报告范本
一、背景介绍
客户流失是指原本是企业的忠实客户，由于各种原因选择不再购买
产品或服务，而转而选择其他竞争对手或不购买的现象。客户流失对
企业的影响非常大，不仅导致销售额减少，还可能损害企业的声誉和
市场地位。因此，了解客户流失的原因和趋势对企业制定相应的策略
至关重要。
二、调研方法与数据来源
本次客户流失分析报告基于以下调研方法进行数据采集：
1. 客户回访调查：通过电话、邮件和面对面的方式，对近期流失客
户进行回访调查，了解他们选择离开的原因。
2. 数据分析：收集和分析相关的销售、客户服务和市场竞争数据，
以获取对客户流失的全面了解。
三、流失原因分析
根据调研结果，将以下原因列举为客户流失的主要因素：
1. 竞争对手的优势：部分客户选择离开是因为竞争对手在产品质量、价格或服务方面有优势，从而吸引了他们的注意并促使他们转向竞争
对手。
2. 产品或服务不符合期望：客户对产品或服务的期望未能得到满足，体验感较差。这可能是由于产品的设计缺陷、交付延迟、售后服务不
到位等原因导致的。
3. 客户关系疏离：企业与客户之间缺乏有效的沟通和互动，客户感
到被忽视或不被重视，导致他们失去忠诚度，并选择离开。
4. 价格压力：部分客户离开是因为他们找到了更便宜或更具竞争力
的替代产品或服务，从而节省开支。
5. 转移需求：客户个体或企业的需求发生了变化，导致他们不再需
要原有的产品或服务，因而选择离开。
四、流失趋势分析
基于调研结果和历史数据，我们分析并得出了以下客户流失的趋势：
1. 流失率逐年增加：在过去的三年里，客户流失率呈现逐年上升的
客户流失案例
客户流失案例
在商业活动中，客户流失是一种不可避免的现象。客户流失是指企业在一段时间内失去原本已成交或合作的客户。客户流失对企业来说是一个严重的问题，因为失去客户意味着失去市场份额和收入。下面是一个客户流失案例，可以帮助我们理解客户流失的原因和解决方案。
某家电子产品公司是一家拥有数十年历史的企业，产品质量和技术一直被市场所认可。然而，近几年来，客户流失问题却开始困扰着企业。
这家公司曾经有一位忠实的客户，他是一家大型超市的采购经理。这位客户长期合作，每个季度都会从该企业采购大量的产品。然而，最近几个季度，他突然停止了采购。
经过调查，公司发现客户停止采购的原因是因为他发现了竞争企业的产品更具价格竞争力。这让该公司警觉，因为如果其他客户也出现类似问题，那么客户流失问题将会愈发严重。
为了解决这个问题，该公司采取了一系列措施。首先，他们决定降低产品的价格。公司通过改进生产流程和采购策略，降低了产品的成本，从而使得产品的售价更具竞争力。其次，他们加强了与客户的关系管理。公司派遣销售人员定期拜访客户，了解他们的需求，并及时解决他们的问题。此外，公司还加强了对客户的培训和支持，使客户能够更好地使用产品。
通过这些努力，该公司成功挽留了一部分客户和业务。然而，
也有一部分客户还是选择了竞争企业的产品。为了进一步了解客户流失的原因，公司决定进行一项客户满意度调查。
调查结果显示，客户更看重的是产品的性价比和售后服务。虽然该公司产品的质量一直得到认可，但是客户认为竞争企业的产品更具性价比。此外，公司的售后服务也存在一定的问题。有些客户反映售后人员解决问题的速度和效果不够理想，导致客户体验不佳。
数据挖掘案例-客户流失预测分析
基于数据挖掘的客户流失分析案例
基于数据挖掘的客户流失分析案例
客户挽留在很多行业都是一个备受关注的问题，比如电信、银行、保险、零售等。要做客户挽留就需要对客户流失进行预警、客户流失原因分析、客户满意度或忠诚度研究、客户生命周期研究等相关问题进行深入而全面的分析。例如，对客户的行为特征进行分析，可以了解有多少客户流失，客户是什么时候流失的，以及客户是如何流失的等问题，从而监控客户流失、实现客户关怀。
应用数据挖掘技术可以根据过去拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与流失的关系，给出明确的数学公式或规则，从而计算出客户流失的可能性。
电信行业较早地提出了客户关系管理、关系营销等营销管理模式，学界和企业界的积极参与也推动了客户流失行为的相关研究。电信运营商在多年的业务支持系统建设中，积累了大量的历史业务数据，这些数据涉及到用户话单、通信计费、客户交费、市场营销、业务收入等各个方面，它们不仅是历史记录的呈现，同时还蕴含了客户的消费模式，客观上就为数据挖掘提供了丰富的素材。对于运营商来说，成熟有效的管理模式和技术可以更好地进行客户管理，提高用户的粘性才是硬道理。
建立流失模型可以解决由于客户离网导致的市场份额减少、营销成本增加、收入降低等问题，提高挽留成功率，降低离网率，降低挽留服务成本，减少由于客户离网所带来的收入损失。对客户按照流失倾向评分，产生最可能流失客户的名单，再由运营商对其进行挽留，把损失降到最低。
客户流失分析大致步骤主要分为以下四步：
流失客户分析报告
流失客户分析报告
1. 引言
流失客户是指那些曾经购买过我们产品或使用过我们服务的客户，但最近不再
与我们保持交互或购买行为的客户。了解流失客户的原因和模式对于企业制定有效的客户保留策略至关重要。本报告将通过以下步骤进行流失客户分析。
2. 数据收集
首先，我们需要收集与流失客户相关的数据。这些数据可以包括购买历史、交
互记录、客户反馈等。通过分析这些数据，我们可以发现流失客户的一些共同特征和行为模式。
3. 数据清洗和整理
在收集到数据后，我们需要对数据进行清洗和整理，以便进行后续的分析。数
据清洗包括去除重复数据、填补缺失值等处理。数据整理则是将数据按照一定的格式和结构进行组织，以便后续的统计和可视化分析。
4. 流失客户的特征分析
通过对数据进行统计分析，我们可以得到流失客户的一些特征。比如，他们的
购买频率是否低于其他客户？他们的平均订单金额是否与其他客户存在显著差异？通过对这些特征的分析，我们可以揭示出流失客户的一些共同特点。
5. 流失客户的行为模式分析
除了客户的特征外，我们还可以通过对客户的行为模式进行分析，寻找流失的
原因。比如，流失客户是否在使用我们的产品或服务的某个阶段出现了问题？他们是否对我们的竞争对手产生了兴趣？通过对这些行为模式的分析，我们可以了解客户流失的原因，从而采取相应的措施进行客户保留。
6. 客户调研和反馈分析
除了对已有数据的分析外，我们还可以通过进行客户调研和分析客户的反馈来
获取更多关于客户流失的信息。客户调研可以通过问卷调查、深入访谈等方式进行，以了解客户对产品和服务的满意度、改进建议等。通过分析客户的反馈，我们可以发现一些客户流失的潜在原因，并采取相应的改进措施。
大数据-通信运营商客户流失分析与预测
return dfEquals detEquals=FeatureEquals(data_drop) # 应用FeatureEquals函数 # 遍历所有数据 lenDet = detEquals.shape[0] dupCol = [] for k in range(lenDet):
处理异常值后数据集的形状为： (899901, 29)
大数据挖掘专家
16
数据合并
1. 分组计算用户基本特征的中位数和方差
➢ 将数据按照用户ID分组，求出每个用户的费用、通话时长等基本特征三个月内的中位数和方差，如下代码
所示。
In[1]:
import os import pandas as pd import numpy as np data_drop = pd.read_csv('../tmp/data_drop.csv', encoding='utf8') data_group = data_drop.groupby("USER_ID").agg({'ACCT_FEE':[np.median,np.var],\
大数据挖掘专家
10
数据去重与降维
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
为模型的训练和验证准备数据集 在模型的建立中使用适当的建模技术 针对不同的建模技术测试模型性能 必要地精炼分析模型 和主题专家一起检验分析模型 记录分析模型和结果
8 > 7/13/2013
实施
用模型的结果来协助业务开展、战略设计和战术实施。 收集结果进行反馈，为模型的退化进行侦测，更进一步改 善模型性能。
22 > 7/13/2013
模型发布
客户流失模型的输出结果中包括一个客户流失指数，用来做为客户流失的 概率（介于0到1之间），以区别不同客户间流失可能性的高低，如一个流失指 数为0.8的客户比一个流失指数为0.6的客户更可能离开。当营销部门欲推行一 客户挽留计划，可按照客户流失指数的高低对客户排序，找出最可能流失的客 户群，以最少的成本，最适当的沟通，达成最佳的客户挽留效果。
• 流失客户
> 状态为’预销’或‘预拆’（一个月以上）
11 > 7/13/2013
业务理解
新用户 用户 离网用户
申请销号 合同/ 买卡 销售网络 使用 账单 缴费 更换/ 维修 市场调查 营业网点/ 银行等 销售/营业 网点 营业网点 客服 查询/抱怨/ 停话/催缴
离网原 因调查
网络
缴费
神州行
计费
–前10000人名单中，约8000人（80%）下个月会流失
> 找出导致客户流失的原因以辅助设计和执行客户挽留的行销活动。
数据挖掘自动化机制更有效地利用挖掘的结果
2 > 7/13/2013
分析模型的种类
分段
描述性 模型
预测性 模型
响应 模型
自动化
根据业务目标 根据业务目标 根据相关属性 现实模拟以改 对对象属性的 对对象属性的 将对象划分到 善预测能力、 初步划分 描述 已定类别，以 可控性和实施 便针对性对待 效果 年龄分组; 保有期(与客 户价值有关); 流失倾向评分 购买倾向评分 商业用户/ 个人用户; 信用评分 使用量预测 客户价值
16 > 7/13/2013
模型结果
最近一月出账与近三月平均出账额比例不超过0.33 否 Etc. 是 曾限话 否 Etc.
是 最近一个月出账额不超过14元 否 Etc 是 是 更换过资费套餐
否 近六个月迟缴超过5次 否 Etc Etc 是 在特定地区 否 是 76.5% 离网 Etc .
17 > 7/13/2013
Internal Data
External Data
Data Extraction
TWM Metadata UNIX Server Database Engine
External Data Interface Source Data Interface
异常
传真/电话 电脑联网 (直营) 上线中心 客服
优惠项目
市场计划
项目 行销
资费
12 > 7/13/2013
分析月租型流失用户的数据来源
客户数据
合约属性
交互行为
客户忠诚度
支付行为
使用行为
•使用期 •年龄 •资费套餐 •所属地区 •缴费方式 •性别 •合约多号码 •客户类型 •证件多号码 •开通类型
• 正常用户
> 状态为’正常’ 或 ‘停话’或‘强开’ > 若状态为停话，停话原因属于自愿停话:
报停双停 报停单停 报停完全
挂失双停 挂失单停 挂失完全
–若状态为停话，停话原因属于非自愿停话：
冒高双停 冒高单停 欠停双停 欠停单停 强关双停 强关单停 强关完全 预拆
– 最近停话期间少于3个月 – 且6个月內至少有一次缴费记录
%Populn
X轴：按离网倾向评分从大到小排序后的客户占目标客户人数的百分比； Y轴：前x%的客户中被准确预测为离网的客户占这批客户的百分比，即命中率
21 > 7/13/2013
模型评估 － LIFT
X轴：按离网倾向评分从大到小排序后的离网客户占离网总人数的百分比； Y轴：（前x%的客户中的命中率）/离网率
缺乏数据 缺乏数据 异常数据 缺乏数据
通话异常中断次数 客户状态变化
14 > 7/13/2013
流失客户特征…
50元月租全球通,20元月租全球通, 20元月租套餐，20元月租亲情卡,事 事发，0元月租惠通卡，30元月租套餐等资费套餐的客户。 有过资费调整的客户。 在J地区，S地区，X地区，JZ地区，Y地区，L地区的用户流失倾向较高。 年龄不超过30岁的年轻族群流失比例高。 最近一个月缴费额不超过前两个月平均缴费额 在网时间少于17个月 六个月内迟缴次数超过5次
15 > 7/13/2013
流失客户特征 (续)
近六个月內有限话记录的客户。 被叫次数不超过主叫次数的34%。 近三个月主叫固网时长比例不超过8%或超过80%。 近三个月內不曾不超过2个 三个月内被叫次数不超过20次。 三个月内主叫次数不超过45次。 三个月内被叫不同号码不超过17个 三个月内主叫不同号码不超过11个 三个月内主叫秒数不超过2465秒 三个月内发送短消息不超过2个
最近一个月缴费减少
曾限话 低档资费套餐 经常迟缴
更换过资费方案
19 > 7/13/2013
最有可能销号的客户群组 #2
最近一个月缴费额不超过前两个月平均缴费额 曾限话 最近一个月出账金额不超过14元 曾更换资费方案 不属于（J地区，S地区，X地区， JZ地区，Y地区，L地区） 通过直属营业厅入网 六个月内迟缴5次以上 近三个月被叫不同号码数不超过11个 欠费金额在-246.37和1431.87之间 被叫费用不超过13.67元 低档资费套餐 更换过SIM卡
最近一个月缴费减少 曾限话 曾更换资费方案
普通低档资费套餐
缴费行为较差
20 > 7/13/2013
模型评估 － 命中率
Precision
80.00% 70.00% 60.00%
Cul_Hit_Rate
50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% 0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00%
挖掘结果的发 布: 调度执行 收集响应 监控模型性能 记录结果
数据仓库
3 > 7/13/2013
数据挖掘方法论
确定&理解业务问题
模型评估 验证 知识
预备建模
建模 数据探索 数据转换
数据清洗 预处理
选择 抽样
数据的 后续处理
数据仓库
• Partly adapted from Fayyad U. M., Piatetsky-Shapiro, P. Smith (1995), ‘From Knowledge Discovery to Data Mining: An Overview’ in Advanced Knowledge Discovery and Data Mining.
9 > 7/13/2013
具体实施过程
定义和识别有意义的数据项
3, 5
建立预测 模型
6
测试模型
4 7 2
模型打分
抽取样本 数据采集
提取全部资料
8
评分结果
数据衍生
1
数据仓库
9
监测结果 多维分析 /报表
10 > 7/13/2013
客户流失的定义
• 以号码为单位
> 用户在网时间至少3个月 > 分析流失前6个月的数据以了解可能流失原因
27 > 7/13/2013
数据挖掘自动化
制作报表 及Cubes 计算 指标
系统使用者
数据 仓库
数据抽取 转换加载 (ETL)
评估模型 质量,重建 选择模型
系统管理者
Data Mart
维护预 测模型
自动化 模型系统维护
28 > 7/13/2013
维护报表 及Cubes
建模人员
数据挖掘平台
Data Source Environment
明确业务目标 定义响应变量 项目计划必要的调整
5 > 7/13/2013
选取和抽样
搜寻并检查客户数据，创建一个数据映射概念图，将客户数据与建模相 关的各个属性对应起来。数据能被整合到一个适当的程度，省略不适当的记 录（如若分析仅针对居民客户，则省略非居民客户）、不完整的数据记录、 训练数据、试验数据等等。包括：
13 > 7/13/2013
数据质量问题
所需的分析数据 六个月通话的移动差 六个月通话的移动平均 已兑换次数 兑换类别 已兑换分数 催缴次数 催缴成功次数 查询销号离网次数
数据质量问题 缺乏数据 缺乏数据
原因 数据仓库中只有 2002 年 9，10， 11，12 月 4 个月的话单数据 积分奖励计划从 2002 年 12 月才 开始 数据仓库中没有催缴记录 数据仓库中没有关于该项查询的 分类 174 万客户在过去 3 个月内通话全 部正常结束 数据库中只有 2002 年 11 月 20 日 之后的客户状态连续变化的记录
•限话次数 •联络次数 •接触次数 •接触类别 •抱怨次数 •查询销号离网次数 •资费套餐变动 •IMSI_DN更换次数 •客户状态变化情况
•累计积分数 •已兑换次数 •已兑换分数 •兑换类别
•迟缴次数 •欠缴金额 •催缴次数 •催缴成功次数
•近一个月缴费额 •近三个月平均缴费额 •近六个月平均缴费额 •六个月通话移动平均 •六个月通话移动差 •受话次数/秒数 •受话号码数 •发话次数/秒数 •拨打号码数 •发短消息次数 •话转比例 •漫游次数 •网内拨打比例 •拨打固话次数 •拨打简码次数 •通话异常中断次数
数据来源 数据映射 准备数据评估 数据的必要聚合 数据抽样
6 > 7/13/2013
探索型数据分析
核查目前的数据源，探索在每个待选的预测变量和响应变量之间是否存 在关系。数值分析是全面理解数据的第一步，随之进行的统计分析便于更好 地了解有关数据的分布。包括：
4 > 7/13/2013
业务问题定义
在这个数据挖掘的初始阶段，需明确阐述项目目标和客户业务需求。 基于客户响应（如客户流失或产品购买趋势）特性，可以从概念上定义 响应变量，与待选的预测变量没有直接的派生关系〈直接的派生关系意 指响应变量可由一或多个预测变量直接计算出来〉。最终，为了这些目 标可以必要地调整项目计划进程。包括
模型评分
最近一月出账与近三月平均出账额比例不超过0.33 否 Etc. 是 曾限话 否 Etc.
•最近一月出账与近三月平均出账额 比例不超过0.33 •曾限话 •最近一个月出账额不超过14元 •更换过资费套餐 •近六个月迟缴超过5次 •在特定地区
得分：0.765分
是 最近一个月出账额不超过14元 否 Etc 是 是 更换过资费套餐
数据质量检查 数据的必要整理 通过图形化呈现工具和其他的统计方法理解数据 分析待选预测变量和响应变量之间的关系 数据转换以辅助数据的分析 数据派生为建立模型做准备 整理和呈现数据探索的发现
7 > 7/13/2013
建模
建立并确认分析模型，尝试不同的建模技术或结合不同数据集，并 比较不同模型的性能，选出最好的。包括：
23 > 7/13/2013
客户离网预测分析图
客户离网0.85－1预测分析图：
24 > 7/13/2013
钻取结果
25 > 7/13/2013
前端应用
启动
选择 下钻 获取
26 > 7/13/2013
数据挖掘自动化
• 自动化建模过程和结果
> 数据抽取，变换，衍生和评分自动化。 > 创建新的数据立方体或报表以产生挽留客户名单并提供各种流失 群组的客户特征描述。 > 自动计算命中率/Lift报告以监测模型性能 > 综合信用模型/客户价值模型的结果确定目标客户
TeradataTM Warቤተ መጻሕፍቲ ባይዱhouse Miner Training Workshop
案例-1 客户流失预测分析
CMCC HQ
ZhangLei Sunstone.Zhang@TERADATA-NCR.COM
专题概要
• 为什么进行客户流失预测? > 移动服务的竞争进入白热化状态 > 月平均流失率6.5%(即随机抽样10000人中只能找到650个真正有 流失倾向的客户） • 月租型, 流失预测模型结果 > 找出流失倾向最高的客户,
否 近六个月迟缴超过5次
否
Etc. . Etc.
18 > 7/13/2013
是
在特定地区 否 是
Etc .
76.5% 离网
最有可能销号的客户群组 #1
最近一个月缴费额不超过前两个月平均缴费额
曾限话
最近一个月出账金额不超过14元 曾更换资费方案 六个月内迟缴5次以上 属于（J地区，S地区，X地区， JZ地区，Y地区，L地区） 资费属于低档普通套餐 近三个月被叫次数不超过20次