Данные для модели оттока

Вопрос или проблема

Я думаю улучшить несбалансированный набор данных для моей модели оттока, как это рекомендуют многие, например, с помощью пере/недовыборки. Мне интересно, будет ли полезно использование данных о предыдущем оттоке клиентов. Допустим, я сейчас собираю данные только за последние 12 месяцев, чтобы начать, и для этой цели я также собираю данные об оттоке клиентов за последние 12-36 месяцев. Любая обратная связь будет принята с благодарностью.

Спасибо

Извините, если я не совсем ясно понял ваш вопрос. Но данные об оттоке обычно будут несбалансированными, для чего вам следует использовать метод, такой как SMOTE или его варианты, например SMOTENC, SMOTEN, KmeansSMOTE и т. д., которые создадут синтетические образцы меньшинства, а не просто копию. Конечно, вы можете собирать прошлые данные, но все же целевые переменные будут несбалансированными, и учитывая, что это задача классификации, не имеет значения, сколько прошлых данных вы соберете. Важны только общее количество образцов и дисбаланс в целевых классах.

Ответ или решение

Безусловно, задача разработки модели оттока клиентов требует тщательного рассмотрения данных и методов их обработки. Давайте разберем этот процесс более подробно, опираясь на теорию, примеры и практическое применение.

Теория

Отток клиентов представляет собой ситуацию, когда клиенты покидают компанию, что является значительной проблемой для бизнеса, стремящегося удержать свою клиентскую базу. В контексте анализа данных, проблема заключается в том, что количество случаев оттока обычно значительно меньше, чем количество случаев, когда клиенты остаются, что приводит к сильному дисбалансу в классах данных.

Для борьбы с дисбалансом классов часто используются методы перераспределения данных, такие как:

Оверсемплинг – увеличение количества данных миноритарного класса (например, отток) путем создания дополнительных данных. Одним из популярных методов оверсемплинга является метод SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), который создает синтетические образцы данных на основе существующих.
Андерсэмплинг – уменьшение количества данных мажоритарного класса (например, оставшиеся клиенты) для достижения баланса с миноритарным классом. Хотя этот метод может привести к потере информации, он дает возможность избежать доминирования мажоритарного класса.

Пример

Предположим, у вас есть набор данных, состоящий из 1000 записей, где только 100 из них относятся к клиентам, которые покинули компанию. Доля миноритарного класса составляет всего 10%. Используя метод SMOTE, можно увеличить количество записей миноритарного класса до 400, что приведет к более сбалансированному набору данных с соотношением 400 к 600. Это позволит модели лучше изучить характеристики обоих классов и улучшить предсказательную способность.

Теперь касаемо сбора исторических данных: предположим, что вы решаете взять данные за последние 12 месяцев, а также добавить данные за период 12-36 месяцев назад. Теоретически, наличие большего объема данных может помочь модели лучше выявлять паттерны, но это не всегда решает проблему дисбаланса. Более старые данные могут иметь свою специфическую динамику и закономерности, которые уже не актуальны в настоящий момент, поэтому их использование должно быть обдуманным.

Практическое применение

При разработке модели оттока важно начинать с корректной подготовки данных. Во-первых, исследуйте, на сколько сильно отток влияет на ваш бизнес. Затем, приступайте к анализу:

Проверьте качество и полноту данных, ведь отсутствие или искажение информации может существенно повлиять на результат.
Подумайте, какие факторы могут влиять на решение клиентов покинуть компанию. Например, показатели удовлетворенности, частота использования услуг, история покупок и т.д.
Примените методы обработки дисбаланса, такие как упоминаемые SMOTE или его вариации (SMOTENC для категориальных данных, KMeansSMOTE для кластеризации и т.д.), чтобы добиться сбалансированности данных.
Проведите разбиение данных на обучающую и тестовую выборки, чтобы убедиться, что модель обучается корректно и тестируется на независимых данных.

Помимо методов обработки данных, необходимо также обратить внимание на используемые алгоритмы машинного обучения. Некоторые алгоритмы, например деревья решений или случайный лес, более устойчивы к дисбалансу классов и могут быть предпочтительными в таких ситуациях.

Кроме того, помните о важности оценки и интерпретируемости результата. Метрики вроде F1-меры, которая гармонически средне взвешивает точность и полноту, могут быть более значимыми в контексте дисбалансных данных, чем простая точность. Izучение путей моделируемых решений позволит вам лучше понять поведение модели и принять более обоснованные бизнес-решения.

В заключение, когда вы принимаете решение об использовании прошлых данных, всегда оценивайте актуальность и предсказательную ценность этих данных. Использование подходящих методов для борьбы с дисбалансом способствует созданию более точной и надежной модели для прогнозирования оттока клиентов.