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标题: AI实现流失预警与成本预测，业务新人零技术搞定高阶技能 [打印本页]
作者: Yonghong-Club    时间: 2017-10-13 10:17
标题: AI实现流失预警与成本预测，业务新人零技术搞定高阶技能
​本文作者为永洪科技高级咨询顾问

在O’reilly举办的2017年AI Conference上，吴恩达做了主题为“AI is the new electricity”的演讲。在演讲中吴恩达表示：“AI的崛起正改变着企业间的竞争力。”然而，众多企业受限于自身的技术能力，从而在同行业中缺乏核心竞争力。

永洪科技作为大数据领域领军企业，旗下Yonghong Z-Suite套件包含具备AI能力的深度分析模块，目前已经支持90%以上的常用算法，到2017年底将支持95%以上的常用算法。截至目前，已有不少客户已经在这一平台上开展自己的AI工作，并取得了一定的成果。

要对数据进行更深度地应用，需采取深度分析算法（或数据挖掘算法），通过机器内部的算法自动对数据规律进行运算，并对结果进行预测，该算法不预先对数据的分布和变量间关系做假设。如果说BI是“告诉你已知的”，那么具备AI能力的深度分析应用将“告诉你未知的”。

永洪科技在9月19日发布了永洪一站式大数据分析平台最新版本Yonghong Z-Suite V7.5，该版本不仅具有新一代敏捷BI的所有功能，同时也具备出色的深度分析模块，为企业提供完整的数据分析能力。下面为大家简单介绍永洪深度分析模块中的两种预测算法：

一. 逻辑回归分析

业务场景如下：业务人员想对手中的客户进行管理，他想预测哪些客户可能会流失，从而制定挽留策略。目前客户的历史数据字段如下：account length（账号）、total day minutes（白天通话时长）、total day calls（白天通话次数）、total day charge（白天通话费用）、total eve calls（傍晚通话次数）、total eve charge（傍晚通话费用）、total night calls（夜晚通话次数）、total night charge（夜晚通话费用）、total intl minutes（夜晚通话费用）、customerleft（夜晚通话费用）等。

业务人员可以在BI平台利用不同维度和度量的组合，从而构建类似如下分析模型：

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图1：话务分析

由图1的话务分析模型，我们可以看到不同客户通话费用及通话次数排名，也可以看到某个客户的通话次数情况，以及重点监视排名靠后的客户。通过分析我们发现，虽然排名靠后的客户通话产生的话费较少，但是通话次数可能较多、粘度较高，从而无法判断其是否流失。此时，逻辑回归算法将会发挥巨大价值。逻辑回归算法专门解决因变量为分类变量的问题，如上面所提的客户流失的“是”与“否”问题。那么如何利用永洪的深度分析模块实现对客户流失的预测？

1. 把原有数据（churn-train）纳入逻辑回归分析模型，构建分类器：

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