社会的快速发展导致社会上竞争日益激烈，怎样能保证自身的客户流失问题

我们都知道在的竞争是很激烈的，各行业中每天都存在崭新的挑战，各个行业都在想尽办法开拓市场，寻找各种新的办法来吸引客户，优化产品、提高服务质量、甚至有些产品打起了价格战等等，在这种竞争环境下怎样才能保证自己的客户不会流失，数据分析在这方面又起到了一个怎样的作用，今天就教给大家一个简单的数据分析客户流失的方案

数据分析师怎样可以快速的识别流失的电信客户类别

其实在这点中在所有探索性数据挖掘中一样，事先不知道哪种集群数合适，因此工作流允许用户指定不同数量的集群以供K均值计算，CPDA数据分析中每组聚类都有其聚类中心和方差，并组合成报表和自动显示在明细表中，以便可以解释聚类。

K-means算法是无监督学习中为经典的算法之一，使用起来较为简单，同时可以得到较优的聚类效果。本期数据说将与你一同在Datahoop平台上体验K-means算法的应用价值，让我们一起将它用对、用好！

用K-Means算法让你的工作效率爆表视频教程地址：

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数据分析师可以在Datahoop平台中使用和流程变量来提供运行时灵活性，一个可重复使用的元节点，用于组合群集信息，生成报告以及与Microsoft Office产品集成。

Datahoop平台集成了数据分析领域的经典算法：

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数据分析师要对客户流失预测通过大数据来找到答案

对于企业来说有关客户的可用典型信息涉及人口统计，行为数据和收入信息，在续签合同时，有些客户会这样做，有些则不会：他们流失了。事先知道哪些客户有搅动风险，这对于防止这种情况非常有用-特别是在高收入客户的情况下。

这是一个预测问题。从一个小的培训集开始，在这里我们可以看到谁流失了谁，过去没有，我们要预测哪个客户流失（流失= 1）和哪个客户流失（流失= 0）。

像往常一样，在选择用于训练的机器学习算法时，我们会选择很多

对于用例，我们经常部署决策树，因为决策树具有很好的可视化和突出显示属性。但是，请注意，只要可以产生名义上的类预测，您就可以使用任何其他可用的机器学习算法。例如，随机森林（aka Ensemble Trees）是目前常用的机器学习算法。

无论选择哪种机器学习算法，都始终需要对其进行训练和评估。因此，需要“分区”节点对大部分数据进行分区（80％）进行训练，而对少量剩余数据（20％）进行评估。

要训练决策树（Decision Tree Learner节点），您需要使用要学习的类值（Churn），信息（质量）度量，修剪策略（如果有），通过树的深度来指定列。每个节点的记录数（数量更多–树更短），以及名义值和数字值的拆分策略。在培训阶段结束时，节点上下文菜单中的“查看”选项显示决策树通过树的决策路径，可以搅动而不是搅动客户。之后，将PMML模型保存到文件中。

因此，我们训练了一个模型。但是，如果模型没有学到任何有用的信息怎么办？我们需要先对其进行评估，然后再对实际数据进行实际运行。为了进行评估，我们使用保留的20％的数据（在训练阶段未使用）来填充“决策树预测器”节点。该节点将模型一个接一个地应用于所有数据行，并根据客户的合同和运营数据（P（Churn = 0/1））产生客户搅动的可能性。根据这种概率的值，会将预测的类别分配给数据行（预测（波动）= 0/1）。

预测类与原始流失类重合的次数是对模型质量进行任何度量的基础，因为它是由Scorer节点计算得出的。

请注意，流失= 0的客户希望比流失= 1的客户更多。如果要考虑到这一事实，并更多地考虑在类Churn = 1上产生的错误，则可以在测试集上引入“相等大小采样”节点以对更多类Churn = 0进行欠采样。

还要注意，记分器节点‒或任何其他计分节点‒允许您评估和比较不同的模型。后续的Sorter节点将允许您仅选择和保留性能的模型。

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