Einführung:
Kundenabwanderung oder Kundenabwanderung ist eine entscheidende Herausforderung für Unternehmen in verschiedenen Branchen, einschließlich der Telekommunikationsbranche. Die Fähigkeit, die Kundenabwanderung vorherzusagen und zu verstehen, ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um proaktive Maßnahmen zu ergreifen und ihre wertvollen Kunden zu binden. In diesem Artikel untersuchen wir einen umfassenden Ansatz zur Vorhersage der Kundenabwanderung in der Telekommunikationsbranche mithilfe von Datenanalysen und Techniken des maschinellen Lernens.
1. Das Downside verstehen:
Um das Downside der Kundenabwanderung anzugehen, gewinnen wir zunächst ein klares Verständnis des Datensatzes und des vorliegenden Issues. In unserem Fall verfügen wir über einen Telekommunikationsdatensatz, der Informationen über Kunden, ihr Nutzungsverhalten und darüber, ob sie abgewandert sind oder nicht, enthält. Unser Ziel ist es, ein Vorhersagemodell zu erstellen, das potenzielle Abwanderer anhand der verfügbaren Funktionen identifizieren kann.
2. Datenvorverarbeitung und Characteristic Engineering:
Bevor ein Vorhersagemodell erstellt wird, ist es wichtig, die Daten vorzuverarbeiten und relevante Funktionen zu entwickeln. Wir führen mehrere Datenvorverarbeitungsschritte durch, wie z. B. das Löschen fehlender Werte, das Konvertieren der Zielvariablen in einen binären numerischen Wert, das Löschen irrelevanter Spalten und das Ersetzen fehlender Werte in bestimmten Spalten basierend auf bestimmten Bedingungen. Darüber hinaus erstellen wir eine neue Funktion, die das Verhältnis der monatlichen Gebühren zu den Gesamtgebühren darstellt und so Zahlungsverhaltensmuster erfassen kann.
3. Explorative Datenanalyse (EDA):
Die explorative Datenanalyse hilft uns, Einblicke in den Datensatz zu gewinnen und Muster und Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren. Lassen Sie uns die Verteilung von Variablen visualisieren, Zusammenhänge untersuchen und potenzielle Faktoren aufdecken, die zur Kundenabwanderung beitragen. Wir können verschiedene Visualisierungen wie Histogramme, Balkendiagramme und Korrelationsmatrizen erstellen, um die Daten besser zu verstehen.
4. Aufteilung und Imputation von Datensätzen:
Um die Leistung unserer Vorhersagemodelle zu bewerten, teilen wir den Datensatz mithilfe der Funktion train_test_split in Trainings- und Testsätze auf. Dadurch wird sichergestellt, dass wir über einen separaten Datensatz zur Beurteilung der Generalisierungsfähigkeit des Modells verfügen. Darüber hinaus führen wir die Imputation fehlender Werte separat für die Trainings- und Testsätze mithilfe der SimpleImputer-Klasse von scikit-learn durch.
5. Characteristic-Kodierung und Skalierung:
Um die Daten für das Modelltraining vorzubereiten, wenden wir mithilfe der OneHotEncoder-Klasse One-Scorching-Codierung auf die kategorialen Options an. Diese Kodierung wandelt kategoriale Variablen in binäre Vektoren um und macht sie so für maschinelle Lernalgorithmen geeignet. Wir führen auch eine Merkmalsskalierung der numerischen Variablen mithilfe der StandardScaler-Klasse durch, die die Variablen so standardisiert, dass sie einen Mittelwert von Null und eine Einheitsvarianz aufweisen.
6. Behebung des Klassenungleichgewichts:
Eine unausgewogene Klassenverteilung, bei der die Anzahl der Abwanderer deutlich geringer ist als die der Nicht-Abwanderer, ist eine häufige Herausforderung bei der Vorhersage der Kundenabwanderung. Im bereitgestellten Code gehen wir dieses Downside mithilfe der SMOTETomek-Technik an, die Überabtastung (SMOTE) und Unterabtastung (Tomek) kombiniert, um die Klassenverteilung im Trainingssatz auszugleichen. Dies trägt dazu bei, die Leistung des Modells bei der Vorhersage der Minderheitenklasse (Abwanderer) zu verbessern.
7. Modellschulung und -bewertung:
Wir trainieren mehrere maschinelle Lernmodelle sowohl für die unausgeglichenen als auch für die ausgeglichenen Datensätze. Die Modelle umfassen logistische Regression, Entscheidungsbäume, zufällige Wälder, Gradient Boosting, AdaBoost, Help Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbors (KNN), naive Bayes, XGBoost, LightGBM und CatBoost. Für jedes Modell bewerten wir seine Leistung anhand verschiedener Metriken wie F1-Rating, Präzision, Rückruf und Genauigkeit. Wir präsentieren auch Klassifizierungsberichte und Verwirrungsmatrizen, um Einblicke in die Vorhersagen des Modells zu gewinnen.
8. Hyperparameter-Tuning:
Die Optimierung der Hyperparameter ist entscheidend für die Optimierung der Modellleistung. Im bereitgestellten Code verwenden wir GridSearchCV, um eine Hyperparameter-Optimierung für ausgewählte Modelle durchzuführen. GridSearchCV durchsucht ein vordefiniertes Parameterraster, um die Kombination zu finden, die die angegebene Bewertungsmetrik (in unserem Fall F1-Rating) maximiert. Dies hilft uns, die am besten abgestimmten Modelle mit optimalen Hyperparametern zu identifizieren.
9. Modellauswahl und abschließende Bewertung:
Basierend auf den Bewertungsergebnissen wählen wir das Modell mit der besten Leistung aus und bewerten seine Leistung auf dem Testset. Wir analysieren Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Rating, um die Wirksamkeit des Modells bei der Vorhersage der Kundenabwanderung zu bewerten. Darüber hinaus können wir eine ROC-Kurve erstellen und die Fläche unter der Kurve (AUC) berechnen, um die Unterscheidungskraft des Modells zu messen.
Abschluss:
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Vorhersage der Kundenabwanderung in der Telekommunikationsbranche einen umfassenden Ansatz erfordert, der Datenvorverarbeitung, Characteristic-Engineering, Modelltraining und Bewertung umfasst. Durch den Einsatz von Datenanalysen und Techniken des maschinellen Lernens können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen und proaktive Maßnahmen zur Kundenbindung ergreifen. Die in diesem Artikel besprochenen Techniken, wie z. B. die Behandlung von Klassenungleichgewichten, die Modellauswahl und die Optimierung von Hyperparametern, bieten einen robusten Rahmen für die Vorhersage der Kundenabwanderung. Eine detaillierte Analyse und Zugriff auf den Code finden Sie im beiliegenden GitHub-Repository.
IsaacSarpong/Classification-Project-Customer-Churn (github.com)
