【正文】 查全率 ：命中率高似乎也不靈，就以本方案來：命中率高似乎也不靈，就以本方案來說，假設(shè)通過數(shù)據(jù)挖掘模型給出了一個說，假設(shè)通過數(shù)據(jù)挖掘模型給出了一個 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個人確實(shí)流失了，這個模型的個人確實(shí)流失了，這個模型的命中率達(dá)到了命中率達(dá)到了 80%，相當(dāng)不錯，可是問題是最終有，相當(dāng)不錯，可是問題是最終有1000個人流失，而你只發(fā)現(xiàn)了其中的個人流失，而你只發(fā)現(xiàn)了其中的 16個，相關(guān)部門個，相關(guān)部門顯然不會認(rèn)可這一模型。據(jù)此又引入了模型查全率，該顯然不會認(rèn)可這一模型。據(jù)此又引入了模型查全率，該指標(biāo)也稱為模型覆蓋率，它主要反映模型的覆蓋程度，指標(biāo)也稱為模型覆蓋率，它主要反映模型的覆蓋程度，計算公司如下：計算公司如下：　　實(shí)際值實(shí)際值1 0預(yù)測值預(yù)測值 1 a b0 c d目標(biāo)變量是標(biāo)志變量的預(yù)測模型的目標(biāo)變量是標(biāo)志變量的預(yù)測模型的幾種常用評估方法幾種常用評估方法 2)圖形法圖形法 這兩種圖形的結(jié)果都是按照將預(yù)測結(jié)果變量轉(zhuǎn)化為連續(xù)的評分結(jié)這兩種圖形的結(jié)果都是按照將預(yù)測結(jié)果變量轉(zhuǎn)化為連續(xù)的評分結(jié)果來做的圖形，我們通常使用果來做的圖形，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)測正確所占的比例預(yù)測正確所占的比例 ，我們也把，我們也把它標(biāo)準(zhǔn)化化為百分位數(shù)表示?；€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?；€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，模型增益線則代表使用模型后預(yù)測結(jié)果的優(yōu)劣度角的直線，模型增益線則代表使用模型后預(yù)測結(jié)果的優(yōu)劣，這條線從左到右開始階段越陡峭且下面所圍的面積越大，則模型效，這條線從左到右開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隨機(jī)選擇預(yù)測正確的提升倍數(shù)縱軸表示使用模型相對隨機(jī)選擇預(yù)測正確的提升倍數(shù) ，基，基線代表隨機(jī)選擇的結(jié)果，是一條取值為線代表隨機(jī)選擇的結(jié)果，是一條取值為 1的水平直線，同樣提升圖從的水平直線，同樣提升圖從左到右開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。最佳提升線代表模型可以得到的最佳效果。最佳提升線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:聚類聚類建模思路建模思路 1:聚類聚類聚類聚類 7和聚類和聚類 4的特征描述的特征描述群組編號群組編號 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聚類 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)時長外計費(fèi)時長少費(fèi)時長外計費(fèi)時長少 。高峰與非高峰通話時間高峰與非高峰通話時間少少 ,周末時間長周末時間長客戶價值低客戶價值低周末電話周末電話為主為主資費(fèi)方案資費(fèi)方案有待優(yōu)化有待優(yōu)化聚類聚類 4 %周末通話次數(shù)少周末通話次數(shù)少 ,但平均每但平均每次通話時間長次通話時間長 。周末通話時間占比低周末通話時間占比低高峰時期通話時間長高峰時期通話時間長 ,非非高峰時期通話時間短高峰時期通話時間短總花費(fèi)較高總花費(fèi)較高較高價值用較高價值用戶戶工作電話工作電話型型周末親情周末親情電話電話建模思路建模思路 2:用決策樹生成規(guī)則集用決策樹生成規(guī)則集建模思路建模思路 2:用決策樹生成規(guī)則集用決策樹生成規(guī)則集建模思路建模思路 3:用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評分用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評分建模思路建模思路 3:用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評分用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評分建模思路建模思路 3:用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評分用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成流失評分培訓(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、建立模型與模型評估五、建立模型與模型評估六、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，而且對模型進(jìn)行評估的結(jié)果還不錯。經(jīng)的數(shù)據(jù)挖掘模型，而且對模型進(jìn)行評估的結(jié)果還不錯。經(jīng)過總結(jié)可以實(shí)現(xiàn)，我們可以將以下一些結(jié)果提交給市場營過總結(jié)可以實(shí)現(xiàn)，我們可以將以下一些結(jié)果提交給市場營銷部門：銷部門： 結(jié)果一結(jié)果一 、對于低價值的客戶可以給出分群結(jié)果，并對流失、對于低價值的客戶可以給出分群結(jié)果，并對流失可能性較高的群組給出特征刻畫?？赡苄暂^高的群組給出特征刻畫。 結(jié)果二結(jié)果二 、對于高價值的客戶我們可以給出若干流失規(guī)則，、對于高價值的客戶我們可以給出若干流失規(guī)則，即流失前的客戶特征，幫助市場營銷部的同事根據(jù)這些特即流失前的客戶特征，幫助市場營銷部的同事根據(jù)這些特征采取若干針對性措施。征采取若干針對性措施。 結(jié)果三結(jié)果三 、可以給出高價值客戶的流失可能性評分，這樣市、可以給出高價值客戶的流失可能性評分，這樣市場營銷部的同事可以對流失可能性較高的客戶給予更多的場營銷部的同事可以對流失可能性較高的客戶給予更多的關(guān)注，設(shè)計合適的挽留活動進(jìn)行挽留。關(guān)注，設(shè)計合適的挽留活動進(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、建立模型與模型評估五、建立模型與模型評估六、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) 本專題解決的問題就是一個目標(biāo)變量為標(biāo)志型變量的預(yù)本專題解決的問題就是一個目標(biāo)變量為標(biāo)志型變量的預(yù)測問題，所有這類問題，所提供的方法及執(zhí)行步驟具有借鑒測問題，所有這類問題，所提供的方法及執(zhí)行步驟具有借鑒意義。類似的問題包括：意義。類似的問題包括：u 客戶獲取問題，目標(biāo)變量是客戶是否接受促銷。該應(yīng)用在客戶獲取問題，目標(biāo)變量是客戶是否接受促銷。該應(yīng)用在直郵或者電話營銷確定目標(biāo)客戶群時尤其常用。直郵或者電話營銷確定目標(biāo)客戶群時尤其常用。u 欺詐問題：目標(biāo)變量是客戶是否存在欺詐現(xiàn)象。典型應(yīng)用欺詐問題：目標(biāo)變量是客戶是否存在欺詐現(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，保險欺詐，偷漏稅欺詐等。等。u 交叉銷售問題：目標(biāo)變量是已有客戶是否回購買特定的產(chǎn)交叉銷售問題：目標(biāo)變量是已有客戶是否回購買特定的產(chǎn)品。該應(yīng)用尤其適用于產(chǎn)品或服務(wù)品類較多的企業(yè)，通過品。該應(yīng)用尤其適用于產(chǎn)品或服務(wù)品類較多的企業(yè)，通過數(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 !? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 一月 21一月 21Monday, January 25, 2023? 雨中黃葉樹，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乍見翻疑夢，相悲各問年。 一月 21一月 2111:05:4611:05:46January 25, 2023? 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 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行動出成果，工作出財富。 2023/1/25 11:05:4611:05:4625 January 2023? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 11:05:46 上午 11:05 上午 11:05:46一月 21? 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 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，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 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，荊門九派通。 。 一月 2111:05 上午 一月 2111:05January 25, 2023? 1少年十五二十時，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? 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 11:05:4611:05:4611:051/25/2023 11:05:46 AM? 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 一月 2111:05:4611:05Jan2125Jan21? 1越是無能的人，越喜歡挑剔別人的錯兒。 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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