Вопрос или проблема
Я не понимаю, как сформировать свой набор данных из активности (входы в систему и т.д.) и характеристик (местоположение, возраст и т.д.) сырых данных пользователей.
В конечном итоге, каждая строка обучающего набора будет содержать N признаков активности за определенный период, M признаков характеристики и бинарный результат – отток или нет по окончании этого периода.
Моя проблема заключается в определении периода и количества строк на пользователя.
Варианты, которые я вижу, следующие:
- Определить период с начала жизни пользователя, например, 1 неделю. Тогда каждая строка будет представлять 1 пользователя (активность и характеристики), а результат – это отток во 2-й неделе или нет.
- Разделить жизнь пользователя на периоды. Предсказывать всех пользователей каждый день на основе данных за их последнюю неделю. Допустим, у пользователя есть 2 недели жизни. Обучающие данные будут:
данные_неделя_1, нет оттока
данные_неделя_2, отток
Ищу любые советы или ссылки, связанные с жизнеспособностью этих или других методов формирования набора данных.
Простой способ – использовать Вариант 1. Таким образом, каждая строка может быть уникально идентифицирована, и вы сможете легко выполнять классификацию. Вы также можете добавить столбец, который указывает неделю, в которую они покинули. Это будет очень похоже на Тип 2 Постепенно Меняющихся Измерений. Расширяйте ваш набор данных, то есть добавляйте столько столбцов, сколько необходимо. Таким образом, даже если вам нужно будет посмотреть на это в Excel перед созданием классификационной модели, это будет легче. Если вы используете алгоритм классификации Random Forest или любой другой алгоритм на основе деревьев, этот вариант обеспечит хорошие разбиения на узлах.
Вариант 2 возможен, однако он приведет к очень глубокому набору данных, который будет расти с течением времени, если вы решите обновлять его часто.
Ответ или решение
Предсказание оттока: Формирование тренировочного набора данных
Введение
Предсказание оттока пользователей (чурна) имеет важное значение для бизнес-процессов, ориентированных на удержание клиентов. Качественное построение тренировочного набора данных – это один из ключевых этапов в этой задаче. В этом материале мы рассмотрим способы формирования вашего набора данных на основе активности пользователей и их характеристик, а также предоставим советы по выбору оптимального подхода.
Определение периода и метрик активности
При создании модели предсказания оттока важно правильно определить временной отрезок, на котором будет основываться ваш анализ. Основные варианты:
-
Опция 1: Период от начала жизни пользователя
- Вы можете установить период, равный одной неделе. В таком случае каждая строка вашего набора данных будет представлять одного пользователя с данными о его активности и характеристиками за первую неделю, при этом результатом будет являться информация о том, произойдет ли отток на второй неделе.
- Преимущества:
- Простота и понятность модели.
- Легкость в интерпретации данных: вы анализируете строго ограниченный период.
- Возможность добавления дополнительных колонок, таких как неделя оттока, что позволит более детально анализировать данные.
-
Опция 2: Разбиение жизненного цикла пользователя на периоды
- В этом подходе каждый пользователь будет представлять несколько строк, зависящих от продолжительности его активности. Например, если пользователь зарегистрировался и активно пользовался услугами в течение двух недель, то данные могут выглядеть следующим образом: данные за первую неделю, где оттока нет, и данные за вторую неделю, где отток имеет место.
- Преимущества:
- Возможно лучшее распознавание паттернов активности, которые предшествуют оттоку.
- Лучше подойдет для пользователей с многоразовым поведением.
Рекомендации по выбору подхода
Оба предложенных подхода имеют свои преимущества и недостатки. Однако для большинства случаев рекомендуется использовать Опцию 1 по следующим причинам:
- Унифицируемость данных: Каждая строка будет легко идентифицируема, что значительно упрощает анализ и обработку данных.
- Меньшая сложность структуры: Опция 1 меньше нагружает вашу систему обработки данных и удобнее для предварительного анализа, особенно если вы планируете использовать Excel или другие инструменты визуализации.
- Совместимость с алгоритмами: Алгоритмы, такие как Random Forest, способны работать эффективно с широкими данными и используют информацию о выходных данных для создания более точных предсказаний.
Заключение
Формирование тренировочного набора данных для предсказания оттока – это достаточно сложный, но критически важный процесс. Используйте предложенные подходы в зависимости от ваших потребностей и доступных ресурсов. В целом, Опция 1 является более предпочитаемой из-за своей простоты, легкости понимания и интерпретации данных. Будьте готовы к итерационному процессу, в котором тестирование и оптимизация сборки данных будут играть ключевую роль в успешном предсказании оттока пользователей.
Рекомендации по ресурсам
- Ознакомьтесь с тематической литературой по Data Science и предсказательной аналитике.
- Изучите примеры успешных кейсов из индустрии по использованию предсказательных моделей для борьбы с оттоком клиентов.
- Рассмотрите использование инструментов для визуализации данных, которые помогут в более интуитивном понимании ваших данных.
Если у вас остались вопросы или потребуются дополнительные рекомендации, не стесняйтесь обращаться за консультацией.