Вопрос или проблема
Не могли бы вы помочь мне с следующим вопросом?
У меня есть датафрейм с данными активности клиентов, который выглядит так:
Он содержит как минимум 500.000 клиентов и “временной ряд” из 42 месяцев. Единицы и нули представляют активность клиентов. Если клиент был активен в определенном месяце, то стоит 1; если нет, – 0. Мне нужно определить тех клиентов, которые, вероятнее всего (+ вероятность), не будут активны в течение следующих шести месяцев (2018 июль-декабрь).
Не могли бы вы подсказать, какой подход/модели мне следует использовать для прогнозирования этого? Я использую Python.
Заранее спасибо!
Первая проблема в вашем методе построения модели заключается в том, что у вас есть данные в бинарной форме для каждого месяца, и вы пытаетесь сделать прогноз на период в 6 месяцев. Вам нужно определить, что будет считаться активным в следующие 6 месяцев?
- Активный через 6 месяцев = Активный в каждом отдельном месяце?
или - Активный через 6 месяцев = Активный в любом месяце?
Если вы хотите сначала прогнозировать для отдельных месяцев, вы можете использовать логистическую регрессию. Это полезно для бинарной классификации такого рода.
Используйте LogisticRegression из sklearn.linear_model для обучения и подгонки данных. Затем используйте матрицу путаницы и classification_report из sklearn.metrics для тестирования производительности вашей модели.
После того, как у вас будут прогнозы на следующие 6 месяцев, вы можете создать новый столбец, который проверяет, есть ли единицы за последние 6 месяцев, и сохраняет 1, в противном случае сохраняет 0.
Прежде чем мы сможем начать прогнозировать, нам нужно немного больше информации о том, какую активность клиентов вы имеете в виду. Информация о домене имеет ключевое значение в любой задаче машинного обучения. Это также поможет нам определить, есть ли автокорреляция между активностью в предыдущие месяцы и следующими месяцами. Если нет автокорреляции, то временной ряд становится стохастическим, и здесь невозможно провести предсказательный анализ без введения каких-либо других признаков. Если есть корреляция и сезонность, возможно, мы могли бы рассмотреть возможность обучения модели SARIMA на ваших данных.
Ответ или решение
Прогнозирование Отсутствия Активности Клиентов: Подходы и Модели
Введение
В условиях современного бизнеса, где клиентская активность является ключевым показателем успеха, прогнозирование поведения клиентов становится важной задачей. В частности, победа в плане удержания клиентов требует понимания того, кто из них может стать неактивным в краткосрочной перспективе. Данный документ содержит детальные рекомендации по методам анализа данных и моделирования, с целью предсказания активности клиентов на основе имеющихся временных рядов активности.
Описание Данных
Вы представили данные о клиентской активности, в которых имеется по меньшую меру 500,000 клиентов и временной ряд из 42 месяцев. Каждый месяц активности представлен двоичным значением: 1 – клиент активен, 0 – не активен. Главной целью является прогнозирование вероятности отсутствия активности клиентов в течение следующих шести месяцев.
Определение Активности
Прежде чем приступать к моделированию, стоит уточнить, что именно подразумевается под "неактивностью" в следующие шесть месяцев:
- Неактивность в каждой отдельной месяце: Клиент должен быть неактивным все шесть месяцев подряд.
- Неактивность в любой из шести месяце: Клиент должен быть неактивным хотя бы в одном из шести месяцев.
Эта задача существенно влияет на выбор модели и подход к анализу.
Выбор Подхода и Моделей
Рекомендуется использовать несколько подходов для достижения наилучших результатов:
-
Логистическая Регрессия
- Если вы хотите создать модель для предсказания статуса активности по каждому месяцу, логистическая регрессия является хорошим стартовым решением, так как она подходит для бинарной классификации.
- Импортируйте модель с помощью
LogisticRegressionиз библиотекиsklearn.linear_model. Обучите модель на предыдущих 36 месяцах активности для прогнозирования активности в каждом из следующих шести месяцев. - После обучения следует оценить качество модели с помощью матрицы ошибок и отчета о классификации из
sklearn.metrics.
-
Объединенный Подход
- Для создания нового столбца, который будет отражать, активен ли клиент хотя бы один из шести месяцев, необходимо на основе предыдущих предсказаний создать логическую переменную. Вы можете использовать
np.whereдля создания нового столбца, который будет принимать значение 1, если хотя бы одно предсказание за шесть месяцев будет 1, иначе 0.
- Для создания нового столбца, который будет отражать, активен ли клиент хотя бы один из шести месяцев, необходимо на основе предыдущих предсказаний создать логическую переменную. Вы можете использовать
-
Моделирование Временных Рядов
- Если вы заметили наличия автокорреляции в ваших данных, стоит рассмотреть возможность использования моделей временных рядов, таких как SARIMA (Сезонная авторегрессионная интегрированная скользящая средняя). Эта модель поможет учесть сезонные колебания и тренды в данных, если такие наблюдаются.
- Для работы с SARIMA рекомендуется использовать библиотеку
statsmodels.
-
Автоматизированное Обнаружение Аномалий
- Вы также можете использовать алгоритмы машинного обучения, такие как случайные леса или градиентный бустинг, для определения клиентов, которые наиболее вероятно станут неактивными. Эти методы позволяют учитывать множество факторов и взаимодействий, которые могут существенно повлиять на прогноз.
Заключение
Прогнозирование активности клиентов — это многогранная задача, для решения которой необходимо учитывать как сами данные, так и их временную природу. Выбор правильной модели зависит от понимания того, как клиентская активность проявляется во времени. Важно тестировать несколько подходов и выбирать модель, которая показывает лучшие результаты на валидационных данных.
Помните, что понимание доменной области и вовлечение бизнес-экспертов в процесс анализа могут существенно повысить качество прогнозов и предложений.