【正文】 只有輸入變量，無(wú)輸出變量。相關(guān)算法有和。例如對(duì)于這個(gè)案例中的流失問(wèn)題，我們更多的關(guān)注預(yù)測(cè)流失且實(shí)際流失的那部分人，也就是提供給營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)的預(yù)測(cè)流失名單中到底最后有百分之多少真正流失了。 增益圖縱軸表示的是（或者 )預(yù)測(cè)正確所占的比例，我們也把它標(biāo)準(zhǔn)化化為百分位數(shù)表示。最佳提升線(xiàn)代表模型可以得到的最佳效果。周末通話(huà)時(shí)間占比低周末通話(huà)時(shí)間占比低高峰時(shí)期通話(huà)時(shí)間長(zhǎng)高峰時(shí)期通話(huà)時(shí)間長(zhǎng) ,非非高峰時(shí)期通話(huà)時(shí)間短高峰時(shí)期通話(huà)時(shí)間短總花費(fèi)較高總花費(fèi)較高較高價(jià)值用較高價(jià)值用戶(hù)戶(hù)工作電話(huà)工作電話(huà)型型周末親情周末親情電話(huà)電話(huà)建模思路 :用決策樹(shù)生成規(guī)則集建模思路 :用決策樹(shù)生成規(guī)則集建模思路 :用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評(píng)分建模思路 :用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評(píng)分建模思路 :用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評(píng)分培訓(xùn)大綱一、指標(biāo)變量獲取二、案例背景三、商業(yè)理解四、數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備五、建立模型與模型評(píng)估六、模型應(yīng)用七、總結(jié)模型的應(yīng)用 經(jīng)過(guò)前面的努力，我們已經(jīng)建立了電信業(yè)務(wù)流失分析的數(shù)據(jù)挖掘模型，而且對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估的結(jié)果還不錯(cuò)。模型的應(yīng)用培訓(xùn)大綱一、指標(biāo)變量獲取二、案例背景三、商業(yè)理解四、數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備五、建立模型與模型評(píng)估六、模型應(yīng)用七、總結(jié)總結(jié) 本專(zhuān)題解決的問(wèn)題就是一個(gè)目標(biāo)變量為標(biāo)志型變量的預(yù)測(cè)問(wèn)題，所有這類(lèi)問(wèn)題，所提供的方法及執(zhí)行步驟具有借鑒意義。典型應(yīng)用包括如何有效地發(fā)現(xiàn)信用卡欺詐，保險(xiǎn)欺詐，偷漏稅欺詐等。 一月 21一月 21Monday, January 25, 2023? 雨中黃葉樹(shù)，燈下白頭人。 一月 21一月 2111:05:5011:05:50January 25, 2023? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國(guó)見(jiàn)青山。 2023/1/25 11:05:5011:05:5025 January 2023? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線(xiàn)向前。 一月 2111:05:5011:05Jan2125Jan21? 1世間成事，不求其絕對(duì)圓滿(mǎn)，留一份不足，可得無(wú)限完美。 。 一月 21一月 21Monday, January 25, 2023? 閱讀一切好書(shū)如同和過(guò)去最杰出的人談話(huà)。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 2023/1/25 11:05:5111:05:5125 January 2023? 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 25 一月 202311:05:50 上午 11:05:50一月 21? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過(guò)于提升自我。 一月 2111:05:5011:05Jan2125Jan21? 1越是無(wú)能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 2023/1/25 11:05:5011:05:5025 January 2023? 1空山新雨后，天氣晚來(lái)秋。 一月 21一月 2111:05:5011:05:50January 25, 2023? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 一月 21一月 21Monday, January 25, 2023? 很多事情努力了未必有結(jié)果，但是不努力卻什么改變也沒(méi)有。 。 一月 2111:05:5011:05Jan2125Jan21? 1故人江海別，幾度隔山川。該應(yīng)用尤其適用于產(chǎn)品或服務(wù)品類(lèi)較多的企業(yè)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的手段可以實(shí)現(xiàn)基于歷史數(shù)據(jù)的智能產(chǎn)品推薦系統(tǒng)。該應(yīng)用在直郵或者電話(huà)營(yíng)銷(xiāo)確定目標(biāo)客戶(hù)群時(shí)尤其常用。 結(jié)果二、對(duì)于高價(jià)值的客戶(hù)我們可以給出若干流失規(guī)則，即流失前的客戶(hù)特征，幫助市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部的同事根據(jù)這些特征采取若干針對(duì)性措施。平均每分鐘花費(fèi)高平均每分鐘花費(fèi)高 ,除免除免費(fèi)時(shí)長(zhǎng)外計(jì)費(fèi)時(shí)長(zhǎng)少費(fèi)時(shí)長(zhǎng)外計(jì)費(fèi)時(shí)長(zhǎng)少 。最佳增益線(xiàn)是指理論上模型可以達(dá)到的最優(yōu)效果。據(jù)此又引入了模型查全率，該指標(biāo)也稱(chēng)為模型覆蓋率，它主要反映模型的覆蓋程度，計(jì)算公司如下：　　實(shí)際值實(shí)際值預(yù)測(cè)值預(yù)測(cè)值目標(biāo)變量是標(biāo)志變量的預(yù)測(cè)模型的幾種常用評(píng)估方法 )圖形法 這兩種圖形的結(jié)果都是按照將預(yù)測(cè)結(jié)果變量轉(zhuǎn)化為連續(xù)的評(píng)分結(jié)果來(lái)做的圖形，我們通常使用累積增益圖和累積提升圖。目標(biāo)變量是二分標(biāo)志變量的預(yù)測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)換 )、從離散的預(yù)測(cè)結(jié)果向連續(xù)的評(píng)分預(yù)測(cè)結(jié)果的轉(zhuǎn)換 對(duì)于使用得到的離散變量是否流失的預(yù)測(cè)結(jié)果 ,可以通過(guò)如下變換將它轉(zhuǎn)化為流失評(píng)分 : 如果 ,則流失評(píng)分 ($) 如果 ,則流失評(píng)分 ($) 這時(shí)流失評(píng)分的取值范圍為 )、從連續(xù)的評(píng)分預(yù)測(cè)結(jié)果向離散的預(yù)測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)換 對(duì)于使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的流失評(píng)分結(jié)果 (假設(shè)流失評(píng)分結(jié)果取值范圍是 ,可以通過(guò)如下轉(zhuǎn)換將它變?yōu)榱魇ьA(yù)測(cè)及流失預(yù)測(cè)的把握程度 : 如果 $,則流失預(yù)測(cè) ,流失預(yù)測(cè)把握程度 ($) 如果 $,則流失預(yù)測(cè) ,流失預(yù)測(cè)把握程度 ($)目標(biāo)變量是標(biāo)志變量的的幾種常用評(píng)估方法（預(yù)測(cè)模型） )、指標(biāo)法 這里介紹幾個(gè)用來(lái)評(píng)價(jià)模型優(yōu)劣的常規(guī)指標(biāo) ,為了準(zhǔn)確描述各個(gè)指標(biāo)的計(jì)算公式 , 預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的預(yù)測(cè)關(guān)系表如右圖所示。相關(guān)算法有和三種聚類(lèi)分析方法可以實(shí)現(xiàn)細(xì)分。相關(guān)的算法有回歸分析，廣義線(xiàn)性模型，最近鄰算法，支持向量機(jī)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，一類(lèi)特殊的連續(xù)變量預(yù)測(cè)問(wèn)題。在選擇模型的時(shí)候，我們要考慮業(yè)務(wù)人員是只關(guān)心數(shù)據(jù)挖掘評(píng)分結(jié)果還是同時(shí)關(guān)注模型預(yù)測(cè)依據(jù)來(lái)決定選擇使用哪個(gè)模型。 ）因素三：模型準(zhǔn)確性角度的考慮 針對(duì)同樣的問(wèn)題，科學(xué)家往往發(fā)明了多種算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。對(duì)客戶(hù)，可以采取一對(duì)一的挽留策略，而對(duì)普通客戶(hù)，往往針對(duì)客戶(hù)群設(shè)計(jì)挽留策略會(huì)更加經(jīng)濟(jì)有效。 39。 39。 39。39。 39。 39。經(jīng)過(guò)與市場(chǎng)業(yè)務(wù)人員的討論，我們得知針對(duì)特定客戶(hù)的挽留措施往往是給他們一定折扣或者優(yōu)惠政策，這樣就大體上得到了預(yù)估市場(chǎng)挽留活動(dòng)預(yù)期收益的數(shù)據(jù)公式： 預(yù)期收益流失客戶(hù)預(yù)期收入流失客戶(hù)挽留預(yù)期成本 其中，流失客戶(hù)預(yù)期收入可以用流失客戶(hù)過(guò)去若干個(gè)月的總花費(fèi)或者平均花費(fèi)來(lái)表示，流失客戶(hù)挽留預(yù)期成本包括：電信公司進(jìn)行時(shí)常挽留活動(dòng)的總體策劃、宣傳成本；針對(duì)客戶(hù)的集體折扣或優(yōu)惠成本。對(duì)自變量窗口來(lái)說(shuō)，進(jìn)行流失分析的目的顯然是希望在客戶(hù)流失之前發(fā)現(xiàn)他，而在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，客戶(hù)行為是連續(xù)發(fā)生的，那么在分析時(shí)應(yīng)該取多長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)呢？取的時(shí)間過(guò)短，可能客戶(hù)的行為受隨機(jī)因素影響太大，不具有代表性；取的時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，歷史太久遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)不能反映客戶(hù)最新的趨勢(shì)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)需要通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查獲得，但獲得成本過(guò)高，往往不在我們考慮的范圍之內(nèi)。商業(yè)理解哪些變量可用于預(yù)測(cè)流失① 、客戶(hù)基本信息數(shù)據(jù)：包括客戶(hù)的年齡，性別，入網(wǎng)時(shí)間等② 、客戶(hù)行為數(shù)據(jù)：主要是客戶(hù)使用電信產(chǎn)品和服務(wù)情況的數(shù)據(jù)。 看看數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里積累了那么多數(shù)據(jù)，能不能挖挖這些數(shù)據(jù)， ① 、看看哪些客戶(hù)可能會(huì)流失？ ② 、這些客戶(hù)都有些啥特征？ ③ 、做這樣的市場(chǎng)活動(dòng)大概會(huì)有