使用机器学习的订阅业务客户流失预测:主要方法和模型
客户保留是基于订阅业务模式的产品的主要增长支柱之一。SaaS市场的竞争非常激烈,客户可以自由选择……
让机器做以前只有人类才能完成的复杂、重复的工作,不再是一厢情愿的想法。多亏了机器学习的发展,我们现在可以达到以前难以企及的自动化和数据处理水平,以获得以前从未见过的关于我们环境的信息——所有这些都不需要我们忙碌的人类大脑的干扰。目前的数字颠覆步伐表明,如今的科技行业正经历着黄金时代——企业正在迅速采用机器学习,但市场仍缺乏竞争。
AltexSoft的机器学习专家将帮助您采用最先进的实践vwin.co0m,在竞争对手中提升您的产品或服务。通过利用复杂的统计方法和一系列ML算法和模型(包括深度学习)的专业知识,我们为您的特定业务需求开发端到端机器学习解决方案。
当您认识到实现ML的必要性时,我们将研究您的任务,假设解决方案,并计划工作范围和开发过程。
在这个漫长但关键的步骤中,我们分析数据,将其可视化以更好地理解,可能选择最有用数据的子集,然后对其进行预处理和转换以创建合法的数据集。之后,我们将数据集划分为三组数据:训练、(交叉)验证和测试集。第一个——训练模型并定义它的参数。第二,调整模型的设置和参数以达到最佳效果。第三个测试是评估一个真实模型在训练后解决任务时的表现。
在对数据进行清理和减除之后,我们开始在一个基本的数据准备过程中添加数据——特征工程。特性工程是精确模型的关键元素,它是利用领域知识在原始数据集中手动创建新的特性。这需要对特定行业和模型将帮助解决的问题有深刻的理解。
在这里,我们将训练几个模型来决定哪一个给出最准确的结果。我们实验了许多不同类型的模型,特征选择,正则化和超参数调整,直到我们得到一个训练良好的模型-既不欠适合也不过适合。对于每个实验,我们使用针对这类问题和数据集的适当度量来评估模型的准确性。
将模型投入生产的过程取决于你的业务基础设施、数据量、之前所有阶段的准确性,以及你是否将机器学习作为一种服务产品。
即使在模型完成后,项目也会继续。我们将帮助您跟踪度量并应用测试来定义您的模型的性能,并在需要时改进它。