Mashinani o'rganishdan foydalangan holda Mijozning xulq-atvori va demografik ma'lumotlari asosida kompaniyani tark etishi (ketishi) ehtimolini bashorat qilish

Regressiya. Mijozlarning ishdan chiqishini bashorat qilish regressiya vazifasi sifatida ham shakllantirilishi mumkin. Regression tahlil - maqsadli o'zgaruvchi va doimiy qiymatlarda ifodalangan maqsadli o'zgaruvchiga ta'sir qiluvchi boshqa ma'lumotlar qiymatlari o'rtasidagi munosabatni baholashning statistik usuli. Agar bu juda qiyin bo'lsa - regressiya natijasi har doim bir nechta raqam bo'ladi, tasniflash har doim toifani taklif qiladi. Bundan tashqari, regressiya tahlili ma'lumotlardagi qancha turli o'zgaruvchilar maqsadli o'zgaruvchiga ta'sir qilishini taxmin qilish imkonini beradi.
Regressiya bilan korxonalar ma'lum bir mijozning qaysi vaqt oralig'ida ishlamay qolishi yoki har bir mijozga bo'lgan ishlamay qolish ehtimolini taxmin qilishlari mumkin.

Bu Towards Data Science tomonidan telekomda ishlamay qolish ehtimolini bashorat qilish uchun ishlatiladigan logistik regressiya misolidir . Bu erda vizualizatsiya xizmat qo'ng'iroqlari soni va xalqaro rejalardan foydalanishning uzilish bilan qanday bog'liqligini ko'rsatadi.

Ma'lumotlar yig'ish

Ma'lumotlar manbalarini aniqlash. Qaysi turdagi tushunchalarni izlash kerakligini aniqlaganingizdan so'ng, keyingi bashoratli modellashtirish uchun qanday ma'lumotlar manbalari zarurligini hal qilishingiz mumkin. Faraz qilaylik, eng keng tarqalgan ma'lumotlar manbalari siz buzilishni bashorat qilish uchun foydalanishingiz mumkin:

• 
  CRM tizimlari (shu jumladan savdo va mijozlarni qo'llab-quvvatlash yozuvlari)
  
• 
  Analytics xizmatlari (masalan, Google Analytics, AWStats, CrazyEgg)
  
• 
  Ijtimoiy tarmoqlar va ko'rib chiqish platformalarida fikr-mulohazalar
  
• 
  Tashkilotingiz uchun so'rov bo'yicha taqdim etiladigan fikr-mulohazalar va boshqalar.
  

Shubhasiz, ro'yxat sanoatga qarab uzoqroq yoki qisqaroq bo'lishi mumkin.

Ma'lumotlarni tayyorlash va qayta ishlash

Muammoni hal qilish uchun tanlangan tarixiy ma'lumotlar mashinani o'rganish uchun mos formatga aylantirilishi kerak. Modelning ishlashi va shuning uchun olingan tushunchalarning sifati ma'lumotlar sifatiga bog'liq bo'lganligi sababli, asosiy maqsad barcha ma'lumotlar nuqtalari bir xil mantiqdan
foydalangan holda taqdim etilishiga ishonch hosil qilishdir va umumiy ma'lumotlar to'plami nomuvofiqliklardan xoli bo'ladi. Ilgari biz ma'lumotlar to'plamini tayyorlashning asosiy usullari haqida maqola yozgan edik , shuning uchun mavzu bo'yicha ko'proq bilmoqchi bo'lsangiz, uni tekshirib ko'ring