【正文】 查全率 ：命中率高似乎也不靈，就以本方案來(lái)：命中率高似乎也不靈，就以本方案來(lái)說(shuō)，假設(shè)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘模型給出了一個(gè)說(shuō)，假設(shè)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘模型給出了一個(gè) 20人的流失名人的流失名單，如果該名單中有單，如果該名單中有 16個(gè)人確實(shí)流失了，這個(gè)模型的個(gè)人確實(shí)流失了，這個(gè)模型的命中率達(dá)到了命中率達(dá)到了 80%，相當(dāng)不錯(cuò)，可是問(wèn)題是最終有，相當(dāng)不錯(cuò)，可是問(wèn)題是最終有1000個(gè)人流失，而你只發(fā)現(xiàn)了其中的個(gè)人流失，而你只發(fā)現(xiàn)了其中的 16個(gè)，相關(guān)部門(mén)個(gè)，相關(guān)部門(mén)顯然不會(huì)認(rèn)可這一模型。據(jù)此又引入了模型查全率，該顯然不會(huì)認(rèn)可這一模型。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，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：計(jì)算公司如下：　　實(shí)際值實(shí)際值1 0預(yù)測(cè)值預(yù)測(cè)值 1 a b0 c d目標(biāo)變量是標(biāo)志變量的預(yù)測(cè)模型的目標(biāo)變量是標(biāo)志變量的預(yù)測(cè)模型的幾種常用評(píng)估方法幾種常用評(píng)估方法 2)圖形法圖形法 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)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，我們通常使用果來(lái)做的圖形，我們通常使用 累積增益圖累積增益圖 和和 累積提升圖累積提升圖 。 將評(píng)分結(jié)果按照從大到小的順序排列并標(biāo)準(zhǔn)化為百分位數(shù)表示，將評(píng)分結(jié)果按照從大到小的順序排列并標(biāo)準(zhǔn)化為百分位數(shù)表示，增益圖和提升圖的橫軸代表的就是這樣的內(nèi)容。增益圖和提升圖的橫軸代表的就是這樣的內(nèi)容。 增益圖縱軸表示的是增益圖縱軸表示的是 1（或者（或者 T)預(yù)測(cè)正確所占的比例預(yù)測(cè)正確所占的比例 ，我們也把，我們也把它標(biāo)準(zhǔn)化化為百分位數(shù)表示?；€(xiàn)代表隨機(jī)選擇所得到的結(jié)果，它總它標(biāo)準(zhǔn)化化為百分位數(shù)表示?；€(xiàn)代表隨機(jī)選擇所得到的結(jié)果，它總是一條是一條 45度角的直線(xiàn)，模型增益線(xiàn)則代表使用模型后預(yù)測(cè)結(jié)果的優(yōu)劣度角的直線(xiàn)，模型增益線(xiàn)則代表使用模型后預(yù)測(cè)結(jié)果的優(yōu)劣，這條線(xiàn)從左到右開(kāi)始階段越陡峭且下面所圍的面積越大，則模型效，這條線(xiàn)從左到右開(kāi)始階段越陡峭且下面所圍的面積越大，則模型效果越好。最佳增益線(xiàn)是指理論上模型可以達(dá)到的最優(yōu)效果。果越好。最佳增益線(xiàn)是指理論上模型可以達(dá)到的最優(yōu)效果。 提升圖提升圖 縱軸表示使用模型相對(duì)隨機(jī)選擇預(yù)測(cè)正確的提升倍數(shù)縱軸表示使用模型相對(duì)隨機(jī)選擇預(yù)測(cè)正確的提升倍數(shù) ，基，基線(xiàn)代表隨機(jī)選擇的結(jié)果，是一條取值為線(xiàn)代表隨機(jī)選擇的結(jié)果，是一條取值為 1的水平直線(xiàn)，同樣提升圖從的水平直線(xiàn)，同樣提升圖從左到右開(kāi)始階段取值越高且下面圍成的面積越大，則模型效果越好。左到右開(kāi)始階段取值越高且下面圍成的面積越大，則模型效果越好。最佳提升線(xiàn)代表模型可以得到的最佳效果。最佳提升線(xiàn)代表模型可以得到的最佳效果。增益圖和提升圖建模思路建模思路 1:聚類(lèi)聚類(lèi)建模思路建模思路 1:聚類(lèi)聚類(lèi)聚類(lèi)聚類(lèi) 7和聚類(lèi)和聚類(lèi) 4的特征描述的特征描述群組編號(hào)群組編號(hào) 群組占比群組占比 重要特征重要特征 特征概括特征概括聚類(lèi)聚類(lèi) 7 %總花費(fèi)較低總花費(fèi)較低 。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 。高峰與非高峰通話(huà)時(shí)間高峰與非高峰通話(huà)時(shí)間少少 ,周末時(shí)間長(zhǎng)周末時(shí)間長(zhǎng)客戶(hù)價(jià)值低客戶(hù)價(jià)值低周末電話(huà)周末電話(huà)為主為主資費(fèi)方案資費(fèi)方案有待優(yōu)化有待優(yōu)化聚類(lèi)聚類(lèi) 4 %周末通話(huà)次數(shù)少周末通話(huà)次數(shù)少 ,但平均每但平均每次通話(huà)時(shí)間長(zhǎng)次通話(huà)時(shí)間長(zhǎng) 。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)建模思路建模思路 2:用決策樹(shù)生成規(guī)則集用決策樹(shù)生成規(guī)則集建模思路建模思路 2:用決策樹(shù)生成規(guī)則集用決策樹(shù)生成規(guī)則集建模思路建模思路 3:用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評(píng)分用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評(píng)分建模思路建模思路 3:用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評(píng)分用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評(píng)分建模思路建模思路 3:用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評(píng)分用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評(píng)分培訓(xùn)大綱培訓(xùn)大綱一、指標(biāo)變量獲取一、指標(biāo)變量獲取二、案例背景二、案例背景三、商業(yè)理解三、商業(yè)理解四、數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備四、數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備五、建立模型與模型評(píng)估五、建立模型與模型評(píng)估六、六、 模型應(yīng)用模型應(yīng)用七、總結(jié)七、總結(jié)模型的應(yīng)用模型的應(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)。經(jīng)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)。經(jīng)過(guò)總結(jié)可以實(shí)現(xiàn)，我們可以將以下一些結(jié)果提交給市場(chǎng)營(yíng)過(guò)總結(jié)可以實(shí)現(xiàn)，我們可以將以下一些結(jié)果提交給市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)：銷(xiāo)部門(mén)： 結(jié)果一結(jié)果一 、對(duì)于低價(jià)值的客戶(hù)可以給出分群結(jié)果，并對(duì)流失、對(duì)于低價(jià)值的客戶(hù)可以給出分群結(jié)果，并對(duì)流失可能性較高的群組給出特征刻畫(huà)?？赡苄暂^高的群組給出特征刻畫(huà)。 結(jié)果二結(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，、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。征采取若干針對(duì)性措施。 結(jié)果三結(jié)果三 、可以給出高價(jià)值客戶(hù)的流失可能性評(píng)分，這樣市、可以給出高價(jià)值客戶(hù)的流失可能性評(píng)分，這樣市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部的同事可以對(duì)流失可能性較高的客戶(hù)給予更多的場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部的同事可以對(duì)流失可能性較高的客戶(hù)給予更多的關(guān)注，設(shè)計(jì)合適的挽留活動(dòng)進(jìn)行挽留。關(guān)注，設(shè)計(jì)合適的挽留活動(dòng)進(jìn)行挽留。模型的應(yīng)用模型的應(yīng)用培訓(xùn)大綱培訓(xùn)大綱一、指標(biāo)變量獲取一、指標(biāo)變量獲取二、案例背景二、案例背景三、商業(yè)理解三、商業(yè)理解四、數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備四、數(shù)據(jù)理解與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備五、建立模型與模型評(píng)估五、建立模型與模型評(píng)估六、模型應(yīng)用六、模型應(yīng)用七、七、 總結(jié)總結(jié)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)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。類(lèi)似的問(wèn)題包括：意義。類(lèi)似的問(wèn)題包括：u 客戶(hù)獲取問(wèn)題，目標(biāo)變量是客戶(hù)是否接受促銷(xiāo)。該應(yīng)用在客戶(hù)獲取問(wèn)題，目標(biāo)變量是客戶(hù)是否接受促銷(xiāo)。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。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。u 欺詐問(wèn)題：目標(biāo)變量是客戶(hù)是否存在欺詐現(xiàn)象。典型應(yīng)用欺詐問(wèn)題：目標(biāo)變量是客戶(hù)是否存在欺詐現(xiàn)象。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。等。u 交叉銷(xiāo)售問(wèn)題：目標(biāo)變量是已有客戶(hù)是否回購(gòu)買(mǎi)特定的產(chǎn)交叉銷(xiāo)售問(wèn)題：目標(biāo)變量是已有客戶(hù)是否回購(gòu)買(mǎi)特定的產(chǎn)品。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)品。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)。統(tǒng)。謝謝 !? 靜夜四無(wú)鄰，荒居舊業(yè)貧。 一月 21一月 21Monday, January 25, 2023? 雨中黃葉樹(shù)，燈下白頭人。 11:05:4611:05:4611:051/25/2023 11:05:46 AM? 1以我獨(dú)沈久，愧君相見(jiàn)頻。 一月 2111:05:4611:05Jan2125Jan21? 1故人江海別，幾度隔山川。 11:05:4611:05:4611:05Monday, January 25, 2023? 1乍見(jiàn)翻疑夢(mèng)，相悲各問(wèn)年。 一月 21一月 2111:05:4611:05:46January 25, 2023? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國(guó)見(jiàn)青山。 25 一月 202311:05:46 上午 11:05:46一月 21? 1比不了得就不比，得不到的就不要。 。 一月 2111:05 上午 一月 2111:05January 25, 2023? 1行動(dòng)出成果，工作出財(cái)富。 2023/1/25 11:05:4611:05:4625 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。 11:05:46 上午 11:05 上午 11:05:46一月 21? 沒(méi)有失敗，只有暫時(shí)停止成功！。 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。 11:05:4611:05:4611:051/25/2023 11:05:46 AM? 1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的積累。 一月 2111:05:4611:05Jan2125Jan21? 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。 11:05:4611:05:4611:05Monday, January 25, 2023? 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 一月 21一月 2111:05:4611:05:46January 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。 25 一月 202311:05:46 上午 11:05:46一月 21? 1楚塞三湘接，荊門(mén)九派通。 。 一月 2111:05 上午 一月 2111:05January 25, 2023? 1少年十五二十時(shí)，步行奪得胡馬騎。 2023/1/25 11:05:4611:05:4625 January 2023? 1空山新雨后，天氣晚來(lái)秋。 11:05:46 上午 11:05 上午 11:05:46一月 21? 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 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)。 11:05:4611:05:4611:051/25/2023 11:05:46 AM? 1越是沒(méi)有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 一月 2111:05:4611:05Jan2125Jan21? 1越是無(wú)能的人，越喜歡挑剔別人的錯(cuò)兒。 11:05:4611:05:4611:05Monday, January 25, 2023? 1知人者智，自知者明。勝人者有力，自勝者強(qiáng)。 一月 21一月 2111:05:4611:05:46January 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。 25 一月 202311:05:46 上午 11:05:46一月 21? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過(guò)于提升自我。 一月 2111:05 上午 一月 2111:05January 25, 2023? 1業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 2023/1/25 11:05:4611:05:4625 January 2023? 1一個(gè)人即使已登上頂峰，也仍要自強(qiáng)不息。 11:05:46 上午 11:05 上午 11:05:46一月 21MOMODA POWERPOINTLorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. 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