導讀

本文主要是介紹基于邏輯回歸算法的穩(wěn)定度評分模型實現(xiàn)流程，所選案例也詳細展示了模型構建的整個流程及處理方法。

來源：原力大數(shù)據(jù)?丨作者：黃廣山

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存量運營是企業(yè)針對現(xiàn)有客戶，以提升?客戶忠誠度，釋放客戶價值為目的的一系列經營方針和策略，是在當前人口紅利和流量紅利消失的情況下，企業(yè)十分重視的板塊。本文將介紹其中一種策略——客戶穩(wěn)定度評分體系構建。

客戶穩(wěn)定度評分模型?是評分卡模型的一種，本質上是一種有監(jiān)督的機器學習模型，是一種以分數(shù)衡量流失幾率的一種手段，用來預測客戶在未來一段時間流失的概率。

通過對客戶的穩(wěn)定度進行評分，可以對客戶進行?分群，并針對不同穩(wěn)定度的群體制定相應的營銷維穩(wěn)策略，為企業(yè)實現(xiàn)精細化運營提供決策依據(jù)。

評分卡模型在信貸管理領域廣為人知，除此之外，它還被廣泛的應用在市場營銷、客戶關系管理、賬戶管理等場景。下文將以我們原力大數(shù)據(jù)為運營商搭建的客戶穩(wěn)定度評分模型為例，介紹整個模型和應用實現(xiàn)過程。

準備工具

Python2.7編程環(huán)境，sklearn算法庫及其他科學計算庫

實現(xiàn)流程

Step1? 數(shù)據(jù)準備

(1) 定義目標變量

正樣本：即?低穩(wěn)定度客戶，指的是以當月在網(wǎng)客戶為基數(shù)，4個月后非正常在網(wǎng)的手機客戶，標記為1。

負樣本：即?中高穩(wěn)定度客戶，指的是以當月在網(wǎng)客戶為基數(shù)，4個月后仍正常在網(wǎng)的手機客戶，標記為0。

(2) 收集數(shù)據(jù)

以5月在網(wǎng)客戶為基數(shù)，以9月底客戶是否正常在網(wǎng)給不同客戶打上標簽，仍然正常在網(wǎng)標記為0，非正常在網(wǎng)標記為1。取正例5萬、反例10萬進行建模。取5月在網(wǎng)客戶的4月、5月數(shù)據(jù)作為歷史數(shù)據(jù)，以2個月時間窗作為觀察期。

(3) 數(shù)據(jù)字段結果

取了以下23個字段數(shù)據(jù)，如表1 所示：

表1???字段解釋

Step2? 數(shù)據(jù)預處理

(1) 數(shù)據(jù)清洗

• 無效數(shù)據(jù)處理：刪除無效字段、樣例、缺失值，本次建模，共刪除無效樣例1.7萬。

注意：資費ID字段是一個類別數(shù)超過2000的定性字段，容易過擬合，故刪除；

• 數(shù)據(jù)轉換：將入網(wǎng)時間字段轉換為網(wǎng)齡（用NET_AGE字段表示，以月為單位），轉換為機器可識別的類型；

  
  

• 缺失值處理：對定性特征（離散型特征）采用眾數(shù)填充法，對定量特征（連續(xù)型特征）采用均值填充法，本例中，定量特征包括：NET_AGE 、YW_JWQ_NUM 、JWQ_NUM 、ARPU_N 、ARPU_N_1、MOU_N 、CALL_N 、CALL_N_1共計8個特征字段，其余特征字段均為定性特征；

(2) 定量變量篩選

• 定量特征篩選：通過相關系數(shù)法篩選定量特征，如表2 所示，表中為各數(shù)值特征與目標變量的相關系數(shù)，首先，刪除與目標變量相關性低于0.3的特征：ARPU_N 、ARPU_N_1、YW_JWQ_NUM；

表2 ??特征字段及目標變量之間的相關系數(shù)矩陣

*字段說明：NET_AGE（網(wǎng)齡）、YM_JWQ_NUM（異網(wǎng)交往圈人數(shù)）、JWQ_NUM（交往圈人數(shù)）、APPU_N（本月費用）、APPU_N_1（上月費用）、MOU_N（本月通話時長）、MOU_N_1（上月通話時長）、CALL_N（本月主叫通話時長）、CALL_N_1（上月主叫通話時長）、STATE（1：低穩(wěn)；0：中高穩(wěn)）

• 共線性問題處理：共線性問題又稱做多重線性問題，在應用邏輯回歸模型時應盡量避免出現(xiàn)共線性問題，即特征之間出現(xiàn)強相關性（相關系數(shù)大于0.8）時只能保留一個特征。

可以看出MOU_N、MOU_N_1、CALL_N、CALL_N_1具有強相關性，刪 .除CALL_N、CALL_N_1字段，合并MOU_N、MOU_N_1字段為 .? MOU_AVG，表示本月及上月通話時長均值。

• 調整效果檢測：經上述處理，得出調整后的相關系數(shù)矩陣，如表3所示。下表所示結果已經消除了共線性問題，并保留了與目標變量較為相關的特征字段。

表3? 調整后的特征字段及目標變量之間的相關系數(shù)矩陣

*字段說明：NET_AGE（網(wǎng)齡）、JWQ_NUM（交往圈人數(shù)）、MOU_AVE（本月和上月平均通話時長）、STATE（1：低穩(wěn)；0：中高穩(wěn)）

3) 定量變量分箱

• 離散化：構建穩(wěn)定度評分模型時需要將定量變量（連續(xù)變量）進行離散化，本項目采用卡方分裂算法對篩選后的定量特征進行分箱處理，默認分為6組。

• 卡方分裂算法：卡方分裂算法是監(jiān)督的、自底向上的（即基于合并的）數(shù)據(jù)離散化方法。它依賴于卡方檢驗：具有最小卡方值的相鄰區(qū)間合并在一起，直到滿足確定的停止準則；

其思想是對于精確的離散化，相對類頻率在一個區(qū)

間內應當完全一致。如果兩個相鄰的區(qū)間具有非常類似的類分布，則這兩個區(qū)間可以合并；否則，應當保持分開。而低卡方值表明它們具有相似的類分布。

• 定量變量分箱結果如表4：

表4??定量變量分箱結果

(4) 定性變量篩選

計算各個定性變量的IV值，刪除小于0.1的變量：CITY_ID、IS_BXL、IS_BROAD、IS_JX、IS_YJ_EX共計5個字段；

(5) WOE轉換

• 計算WOE值。

  
  

• WOE：基于邏輯回歸的評分卡模型一般需要先將所有變量進行WOE編碼。它實際表示“當前分組中響應客戶（標記為1的客戶）占所有響應客戶的比例”和“當前分組中沒有響應的客戶（標記為0的客戶）占所有沒有響應的客戶的比例”的差異，WOE越大，差異越大。于邏輯回歸的評分卡模型需要先將所有變量進行WOE編碼。

  
  

• WOE值如表5所示：

表5? WOE值計算結果

WOE其實描述了變量當前這個分組，對判斷個體是否響應客戶（流失客戶）所起到的影響方向和大小。當WOE為正時，變量當前取值對判斷個體是否會響應起到的正向的影響，反之亦然。WOE值大小，體現(xiàn)這個影響的大小。

如表中網(wǎng)齡NET_AGE字段，網(wǎng)齡小于28個月的分組WOE值都為正，表明網(wǎng)齡小于28個月的客戶更有可能被判定為流失客戶，網(wǎng)齡越小，WOE數(shù)值越大，表明可能性也越大。

6) 數(shù)據(jù)集劃分

采用分層抽樣，70%為訓練集，30%為測試集。

Step3 ?模型訓練

• 調用sklearn算法庫中?邏輯回歸算法，在已經預處理完畢的訓練集上訓練模型。

• 采用?網(wǎng)格搜索法，進行超參數(shù)調整，得到局部最優(yōu)超參數(shù)；

  
  

• 儲存擬合好的模型參數(shù)β0，β1，…，βn。

Step4 ?模型評估

• 評估分類模型在測試集上的表現(xiàn)，采用?AUC值?作為評估指標；

  AUC（Area Under Curve）被定義為ROC曲線下與坐標軸圍成的面積；其本質就是一個概率值。

  
  

• 結果：本次分類模型在測試集上測試的AUC值是?0.834，即Score值將正樣本排在負樣本前面的概率是?83.4%，模型效果較好。

Step5 ?生成客戶穩(wěn)定度評分表

通常，得分越高代表客戶越穩(wěn)定。在本項目中，將優(yōu)比定義為?4:1（理論流失概率/理論正常概率），此時理論流失概率為80%，對應的分數(shù)定義為200分，雙倍優(yōu)比分數(shù)為50分，即用戶得分每增加（或減少）50分，那么他的優(yōu)比（理論流失概率/理論正常概率）將變成原來的0.5倍（或2倍）。

經過計算，本項目中的穩(wěn)定度得分為：

Score = 300 –72.134*In(odds)

當odds等于1時，也就是理論流失概率等于50%時，Score = 300；

當odds等于0.5時，也就是理論流失概率等于33.3%時，Score = 350；

當odds等于0.25時，也就是理論流失概率等于20%時，Score = 400；

推薦當理論流失概率 ≥33.3% 時，即Score≤350?時，判定為低穩(wěn)客戶，當然，企業(yè)也可以根據(jù)需要自行根據(jù)客戶的穩(wěn)定度分數(shù)對客戶進行分群。

• 根據(jù)表5結果，把每個變量各個分組的woe值代入公式，可以計算得到最終的客戶穩(wěn)定度評分表，分數(shù)越高，代表客戶越穩(wěn)定；如下表所示：

表6? 客戶穩(wěn)定度評分結果

• 使上述評分表（表6）可對客戶進行穩(wěn)定度評分，通過該客戶各個特征字段的得分加總，最終可得到客戶的最終穩(wěn)定度得分。如以下例子所示：

表7? 客戶穩(wěn)定度評分應用示例

結語

本文主要是介紹基于邏輯回歸算法的穩(wěn)定度評分模型實現(xiàn)流程，所選案例也詳細展示了模型構建的整個流程及處理方法。盡管模型表現(xiàn)良好，所選案例仍然存在以下不足之處：

(1) 選用數(shù)據(jù)維度稍顯不足，可能會忽略掉一些對模型有較大影響的字段；

(2) 處理2個月數(shù)據(jù)時，為了消除共線性，只采用了簡單的取均值方法處理，模型迭代時可以考慮采用更細致的特征工程方法，譬如，做差值，衍生出數(shù)據(jù)變化趨勢字段；

考慮到數(shù)據(jù)的變化因素，穩(wěn)定度評分體系構建之后應保持對模型效果的持續(xù)監(jiān)控，當發(fā)現(xiàn)模型效果變差時，或者經過一定的時間周期后，需要使用最新的數(shù)據(jù)進行模型迭代，以保證模型的時效性、準確性。

本文作者

黃廣山，原力大數(shù)據(jù)模型算法工程師。

原力大數(shù)據(jù)

原力大數(shù)據(jù)旨在為企業(yè)實現(xiàn)：管理、分析、激活企業(yè)大數(shù)據(jù)，發(fā)掘企業(yè)大數(shù)據(jù)金礦；洞察、連接、盤活企業(yè)存量客戶，深度營銷企業(yè)存量客戶。

原力大數(shù)據(jù)專注于為企業(yè)提供基于大數(shù)據(jù)、云計算技術的數(shù)字化市場營銷產品與服務，包括自主研發(fā)的原力MarTech（Marketing Technology營銷技術）云平臺、原力互聯(lián)網(wǎng)商情云平臺、企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺構建及軟硬件集成、企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺規(guī)劃咨詢及相關專業(yè)服務。

原力MarTech云平臺五大能力

1?企業(yè)自有大數(shù)據(jù)梳理、清洗、集成及建模，挖掘并積累高價值大數(shù)據(jù)資源；

2?全方位的企業(yè)經營分析可視化應用服務，涉及會員用戶、營銷渠道、營銷商品、營銷活動等；

3?用戶行為數(shù)據(jù)分析，建立用戶標簽，提供千人千面的用戶畫像；

4?用戶洞察、精準營銷，提供針對用戶的多渠道、全過程營銷自動化能力；

5?營銷效果實時數(shù)據(jù)分析評估，營銷活動全過程持續(xù)迭代優(yōu)化。

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地平線機器人創(chuàng)始人兼CEO余凱丨天工科儀董事長王世金丨ZRobot CEO喬楊丨天眼查創(chuàng)始人兼CEO柳超丨第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席架構師胡時偉丨天云大數(shù)據(jù)CEO雷濤丨Kyligence聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO韓卿丨數(shù)之聯(lián)創(chuàng)始人兼CEO周濤丨明略數(shù)據(jù)董事長吳明輝丨91征信創(chuàng)始人兼CEO 薛本川丨智鈾科技創(chuàng)始人、CEO及首席科學家夏粉丨易寶支付聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁余晨丨海云數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO馮一村丨星環(huán)科技COO佘暉丨碳云智能聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學家李英睿

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