本文為您介紹如何通過PAI提供的使用者特徵演算法,快速構建使用者流失模型。
背景資訊
業務發展過程中的重要環節包括開拓新使用者和保留老使用者。通過建立使用者流失預警風控模型,可以預測潛在流失使用者,從而提前通過營運手段防範使用者流失。
對於使用者流失預警監控,主流預警方案均是基於規則實現的,缺少智能化的預測手段和機制,不能準確挖掘潛在流失使用者。
解決方案
PAI提供了一套基於標籤資料的特徵編碼、分類模型訓練及模型評估的完整方案,具體要求如下:
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人力要求:需要具備基礎建模的背景知識。
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開發週期:1~2天。
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資料要求:上千條的標籤資料,該資料標記了歷史客戶在哪種特徵情況下流失。
資料集
本工作流程資料來源於真實的電信領域客戶行為脫敏資料,包含使用者基本資料及使用者流失屬性,共7043條樣本資料。特徵資料包括如下欄位。
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參數 |
描述 |
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customerid |
使用者ID。 |
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gender |
性別。 |
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SeniorCitizen |
是否為市民,其中:
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Partner |
是否有Partner。 |
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Dependents |
是否存在從屬關係。 |
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tenure |
客戶在該公司的使用時間長度。 |
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PhoneService |
是否提供手機服務。 |
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MultipleLine |
是否存在多條線路。 |
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InternetService |
互連網服務商。例如DSL或Fiber optic。 |
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OnlineSecurity |
是否存在互連網線上安全問題。 |
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OnlineBackup |
是否提供線上支援。 |
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DeviceProtection |
是否提供裝置保護。 |
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TechSupport |
是否申請過支援人員。 |
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StreamingTV |
是否提供流TV。 |
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StreamingMovies |
是否提供流電影。 |
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Contract |
合約時限。例如Month-to-month或Two year。 |
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PaperlessBilling |
是否有電子賬單。 |
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PaymentMethod |
付款條件。 |
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MonthlyCharges |
月消費。 |
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TotalCharges |
總消費。 |
目標資料包括如下欄位。
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參數 |
描述 |
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churn |
使用者是否流失。 |
使用者流失預警風控
進入Designer頁面。
登入PAI控制台。
在左側導覽列單擊工作空间列表,在工作空間列表頁面中單擊待操作的工作空間名稱,進入對應的工作空間。
在工作空間頁面的左側導覽列選擇,進入Designer頁面。
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構建工作流程。
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在Designer頁面,單擊预置模板頁簽。
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在模板列表的流失使用者監控地區,單擊创建。
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在新建工作流對話方塊,配置參數(可以全部使用預設參數)。
其中:工作流数据存储配置為OSS Bucket路徑,用於儲存工作流程運行中產出的臨時資料和模型。
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單擊确定。
您需要等待大約十秒鐘,工作流程可以建立成功。
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在工作流程列表,雙擊流失使用者監控工作流程,進入工作流程。
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系統根據預置的模板,自動構建工作流程,如下圖所示。

地區
描述
①
工作流程的資料集。
②
通過one-hot編碼組件和SQL指令碼實現特徵工程建模,將原始字元型特徵轉化為數值型。以目標欄位churn為例,未經處理資料為Yes或No,可以通過SQL語句將Yes轉化為1,將No轉化為0,樣本如下。
select (case churn when 'Yes' then 1 else 0 end) as churn from ${t1};③
將資料分為訓練資料集和預測資料集。因為某使用者只有流失與不流失兩種可能性,所以使用者流失預警屬於二分類問題,可以使用二分類演算法進行處理。
④
使用二分類評估組件進行模型驗證,可以通過AUC、KS及F1Score等指標評估模型效果。
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運行工作流程並查看模型效果。
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單擊畫布上方的运行。
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工作流程運行結束後,按右鍵畫布中的二分類評估,在捷徑功能表,單擊可视化分析。
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在二分類評估對話方塊,單擊指标数据頁簽,即可查看模型評估指標資料。
具體指標包括 KS值、AUC、F1 Score、Negative Samples(負樣本數)、Positive Samples(正樣本數)和 Total Samples(總樣本數)。AUC取值越接近1,表示模型的預測準確率越高。本文中的AUC取值達到0.8以上,即模型的預測準確率較高。
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