攪動預測-Telco Company

電信公司客戶流失預測

數據來源:

Kaggle 電信客戶流失數據集

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Github 代碼庫:

Telco Customer Churn - Github

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項目概述

本項目利用機器學習技術預測電信公司的客戶流失情況。主要目標是識別可能導致客戶取消服務的模式，使公司能夠在客戶停止服務之前實施積極的客戶保留策略。

項目重點關注召回率指標，即使代價是增加一些誤報，也要盡可能捕獲大多數流失客戶，因為預防性保留措施對業務更有利。

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探索性數據分析 (EDA)

在 EDA 過程中，我們探索了數據集中的模式，以了解與客戶流失相關的因素。主要發現包括：

• 月度合同與長期合同: 月度合同客戶流失的可能性更高，這表明長期合同可能更有利於提高客戶忠誠度。
• 增值服務: 訂閱增值服務（如在線安全或技術支持）的客戶流失率往往較低。
• 客戶使用時長和月費: 使用時長較長的客戶表現出更高的忠誠度；較高的月費與客戶流失呈正相關。
• 刪除 TotalCharges 列: 由於 TotalCharges 列與使用時長高度相關，可能會影響模型的穩定性，因此將其刪除。

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技術選擇

為什麼選擇 SVM 算法？

選擇支持向量機 (SVM) 的原因如下：

1. 處理小型數據集的高效性: 對於大約 7000 行的數據集，SVM 可以有效地捕捉複雜的模式，而不會出現過擬合。
2. 靈活的核函數選項: 通過結合線性核和 RBF 核，SVM 可以通過 GridSearchCV 識別線性關係和非線性關係。
3. 二元分類: SVM 非常適合此類二元問題，目標是預測客戶流失（是或否）。

預處理步驟:

1. 縮放 (MinMaxScaler): 像 SVM 這樣的模型對尺度差異敏感。應用縮放來將數值變量歸一化到 0 到 1 之間。
2. 編碼 (OneHotEncoder): 將分類變量轉換為虛擬變量。這確保了類別以模型可以理解的格式正確表示。

數據分割和驗證:

• 數據集被分成 70% 的訓練集和 30% 的測試集。
• 使用 5 折交叉驗證進行驗證，以確保結果的穩健性。

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機器學習流程

實現步驟如下：

1. 數據集分割: 分離因變量（流失）和自變量，確保對訓練集和測試集進行正確的數據分割。
2. SVM 的超參數調整: 使用 GridSearchCV 進行優化，調整：
   • C: 正則化參數，控制邊際和誤差之間的權衡。
   • 核函數: 評估線性核和 RBF 核。
3. 模型評估指標: 使用以下指標評估模型：
   • 準確率: 正確預測的百分比。
   • 召回率: 識別流失客戶（真正例）的比例。
   • 精確率: 正確識別的流失客戶的百分比。
   • F1 分數: 精確率和召回率的調和平均數。
   • ROC AUC: 模型區分不同類別能力的衡量指標。

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結果

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%

結果分析:

雖然準確率很高，但主要關注點是召回率，達到了 56%。這意味著識別出了大部分可能流失的客戶，從而能夠採取積極的干預措施。

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未來改進方向

1. 整合外部數據:
   • 使用客戶滿意度反饋（例如 NPS 或調查回复）豐富數據集。
   • 包括經濟或區域指標以識別特定模式。
2. 嘗試其他模型:
   • 測試 XGBoost 或 LightGBM 等能夠很好地處理複雜交互的模型。
   • 執行特徵重要性分析以優化變量選擇。
3. 自動化:
   • 開發實時流程，使用定期更新的數據更新模型。
   • 將模型集成到 CRM 系統中，以實現自動化的客戶保留措施。
4. 客戶細分:
   • 將客戶保留工作重點放在高價值或高風險客戶細分市場上。
   • 根據細分市場的特徵設計個性化的客戶保留策略。

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項目文件

• EDA.ipynb: 探索性數據分析和主要見解。
• pre_processing.py: 數據預處理和轉換腳本。
• ML_application.py: 機器學習訓練、驗證和結果導出。
• config_template.py: 環境變量（數據集路徑）模板。

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聯繫方式:

如有任何疑問或合作機會，請隨時通過 LinkedIn 聯繫。

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