王湘平

【摘要】? ? 本文以中國電信某省一個(gè)本地網(wǎng)3個(gè)月的真實(shí)公眾客戶基本信息、語音數(shù)據(jù)短信業(yè)務(wù)信息等數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、預(yù)測分析等成熟方法論，結(jié)合組合特征、word2vec生成embedding特征向量、BaggingClassifier/XGBoost/LightGBM模型堆疊融合算法等手段，重點(diǎn)解決了用戶流失告警模型中特征不突出、單模型訓(xùn)練預(yù)測效果不明顯等問題。經(jīng)過本地網(wǎng)生產(chǎn)應(yīng)用評估，本文提出的基于embedding和模型堆疊融合算法的用戶流失預(yù)測模型算法，精準(zhǔn)定位潛在的流失公眾客戶范圍，并通過市場部門“對癥下藥”，匹配合適的挽留政策，明顯提升了存量客戶經(jīng)營效率，為全國各省各本地網(wǎng)存量用戶流失建模提供了較好的借鑒模板。

【關(guān)鍵詞】? ? 存量客戶? ? 流失預(yù)測? ? 組合特征? ? embedding? ? 模型堆疊融合

引言：

2021年是各大運(yùn)營商推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的重要一年?？蛻艚?jīng)營擔(dān)任著規(guī)模和收入壓艙石的重任，在復(fù)雜多變的市場競爭環(huán)境下，距離企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的要求還有一定差距，其中很重要一個(gè)待提升的方向，就是客戶流失的挽留，目前存量客戶保有率和增量客戶保有率有一定的下滑，客戶離網(wǎng)，帶來了規(guī)模下降和收入下降的雙重?fù)p失。

本文以中國電信某本地網(wǎng)3個(gè)月的客戶基本信息、語音數(shù)據(jù)短信業(yè)務(wù)信息等樣本數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、預(yù)測分析等成熟方法論，并結(jié)合組合特征、word2vec生成embedding特征向量、BaggingClassifier/XGBoost/LightGBM模型堆疊融合算法等應(yīng)用創(chuàng)新手段，重點(diǎn)解決了用戶流失告警模型中特征不突出、單模型訓(xùn)練預(yù)測效果不明顯等問題。經(jīng)過本地網(wǎng)市場部門的推廣評估，匹配合適的挽留政策，明顯提升了存量客戶經(jīng)營效率。

一、用戶流失預(yù)測算法分析及改進(jìn)

應(yīng)用人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法的主要思路是根據(jù)用戶存量基本信息以及語音數(shù)據(jù)短信業(yè)務(wù)信息，建立這些信息與用戶流失可能性之間的關(guān)聯(lián)模型，預(yù)測出存量客戶中哪些客戶是潛在的流失客戶，從而有效定位和挽留公眾客戶，提高客戶經(jīng)營效率。

圖1? ? 6大關(guān)鍵步驟

如上圖1所示，用戶流失預(yù)測分析一般分為樣本數(shù)據(jù)選取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、建模、模型預(yù)測評估、模型輸出等6個(gè)主要步驟和階段。

1.1樣本數(shù)據(jù)選擇

用戶流失是一個(gè)綜合原因?qū)е碌慕Y(jié)果，因素包括：消費(fèi)能力下降、體驗(yàn)不佳、被策反等，被策反是外因，體驗(yàn)不佳也是一個(gè)綜合因素，兩份數(shù)據(jù)均較難獲取，消費(fèi)能力或需求下降數(shù)據(jù)是現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)，我們可以從EDA數(shù)據(jù)倉庫獲取到相關(guān)信息。本應(yīng)用主要選擇用戶基礎(chǔ)信息、ARP信息、套餐信息、合約、訂購信息、寬帶使用行為、數(shù)據(jù)使用行為、短信使用行為等3個(gè)月共計(jì)162個(gè)字段用戶特征共計(jì)52.5萬訓(xùn)練樣本集數(shù)據(jù)。

1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于數(shù)據(jù)錄入維護(hù)和采集同步過程中，均會(huì)存在異常數(shù)據(jù)、空值或缺失數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分布區(qū)間大等問題，需要通過數(shù)據(jù)預(yù)處理方法進(jìn)行處理，減少異?；蚩罩禂?shù)據(jù)對模型訓(xùn)練的影響。本應(yīng)用采用了箱線圖方法，有效分析和去除了ARPU、套餐金額等字段中的異常值。此外，本應(yīng)用還采用了默認(rèn)填充為-1.0的方法，一方面填充簡單，二方面可讓訓(xùn)練模型可有效訓(xùn)練到這些數(shù)據(jù)與樣本本身數(shù)據(jù)的不一致，提高模型的魯棒性，而模型預(yù)測的方法來填充，增加了特征之間的相關(guān)性，模型往往容易出現(xiàn)泛化能力不足的情況針對數(shù)據(jù)均大于0的情況，為了體現(xiàn)空缺默認(rèn)值-1的特性，本應(yīng)用針對非空數(shù)據(jù)，使用了0-1標(biāo)準(zhǔn)化。

1.3特征工程

本特征工程特指特征選擇，是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最為重要的一環(huán)，目的是選擇模型最優(yōu)特征子集。主流的特征工程有3類方法：過濾法（Filter）、包裝法（Wrapper）、嵌入法（Embedded）。本應(yīng)用了如下幾種特征工程方法：

1.皮爾森相關(guān)系數(shù)排查法，是Filter過濾法的常用方法之一，在樣本屬性很多的數(shù)據(jù)集中，一定會(huì)存在一些與標(biāo)簽關(guān)系不那么強(qiáng)的屬性，將這些屬性drop掉，可以提高模型的準(zhǔn)確性。通過皮爾森相關(guān)系數(shù)排查法，本應(yīng)用剔除了ACCT_MONTH、IS_RED_LIST、IS_COMP等特征字段。

2.隨機(jī)森林回歸，是嵌入法（Embedded）的一種，根據(jù)訓(xùn)練后的特征重要性得分來進(jìn)行特征選擇。本應(yīng)用通過RandomForestRegressor算法得到的前20重要的特征分布，其中融合類型（HD_COMP_TYPE）字段較為突出。通過業(yè)務(wù)分析，手機(jī)寬帶綁定的融合套餐用戶，流失的概率相對較小;單產(chǎn)品類型用戶流失的概率相對就較大。

1.4建模及評估優(yōu)化

建模訓(xùn)練及優(yōu)化的過程，一般經(jīng)過模型選擇、損失函數(shù)設(shè)計(jì)及計(jì)算、參數(shù)更新優(yōu)化等幾個(gè)方面：1.模型選擇： 將一個(gè)或多個(gè)特征作為輸入，然后返回一個(gè)預(yù)測 （y'） 作為輸出。本應(yīng)用采用了目前廣泛應(yīng)用的BaggingClassifier、XGBoost、LightGBM作為算法基模型。2.計(jì)算損失：通過損失函數(shù)，計(jì)算模型訓(xùn)練過程中的loss，本應(yīng)用使用了均方誤差（MSE）是回歸損失函數(shù)中最常用的誤差，它是預(yù)測值與目標(biāo)值之間差值的平方和，平方絕對誤差對于異常值更穩(wěn)健。3.計(jì)算參數(shù)更新：檢測損失函數(shù)的值，并為參數(shù)生成新值，以降低損失為最小，通過梯度能找到損失更小的方向，并迭代。

此外，本應(yīng)用考慮到模型泛化能力，使用5-fold的方法，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集與測試集，計(jì)算每次的準(zhǔn)確度并求取平均值，將最后的數(shù)據(jù)作為結(jié)果?？紤]到各類模型的參數(shù)調(diào)優(yōu)存在比較大的偶然性，因此，本應(yīng)用結(jié)合了5-fold方法，并對主要的模型超參進(jìn)行了GridSearch，最后選擇最優(yōu)的參數(shù)作為最后的模型超參輸出。

1.5基于Embedding和模型堆疊融合算法的優(yōu)化提升

針對部分特征之間的組合關(guān)系特征未體現(xiàn)出來的困難，例如：三個(gè)月語音、數(shù)據(jù)和短信的使用時(shí)長趨勢信息，本應(yīng)用在特征工程階段新增了一些環(huán)比特征，雖最后的試驗(yàn)效果有一些提升，但總體效果一般。本應(yīng)用嘗試通過word2vec進(jìn)行3個(gè)月連續(xù)數(shù)據(jù)的建模，針對一個(gè)維度（如：一種產(chǎn)品）三個(gè)月的特征，生成了10維特征，試驗(yàn)結(jié)果表明，word2vec詞向量可以較好地表達(dá)不同特征之間的相似和類比關(guān)系。本應(yīng)用輸入了3維向量，訓(xùn)練得到了10維的embedding_matrix，最后將訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)進(jìn)行embedding編碼轉(zhuǎn)化，均生成了10維向量。

針對單模型訓(xùn)練有局限性，本應(yīng)用嘗試使用了Stacking集成融合模型，比如用不同特征訓(xùn)練出來的三個(gè)GBDT模型進(jìn)行融合時(shí)，我們會(huì)將三個(gè)GBDT作為基層模型，在其上在訓(xùn)練一個(gè)次學(xué)習(xí)器（通常為線性模型LR），用于組織利用基學(xué)習(xí)器的答案，也就是將基層模型的答案作為輸入，讓次學(xué)習(xí)器學(xué)習(xí)組織給基層模型的答案分配權(quán)重。注意：進(jìn)行Stacking集成同樣需要基學(xué)習(xí)器盡量保持獨(dú)立，效果相近。本應(yīng)用使用了BaggingClassifier、XGBoost、LightGBM三個(gè)基礎(chǔ)模型，并通過SVM作為二階段的分類模型，最后得到了完整的訓(xùn)練模型和預(yù)測結(jié)果，從最后的試驗(yàn)效果來看，在保證模型預(yù)測結(jié)果精準(zhǔn)度的前提下，模型泛化能力也較強(qiáng)。

二、模型評估及應(yīng)用

AUC對正負(fù)樣本比例不敏感，可以看作隨機(jī)從正負(fù)樣本中選取一對正負(fù)樣本，其中正樣本的得分大于負(fù)樣本的概率。主要原因在于橫軸FPR只關(guān)注負(fù)樣本，與正樣本無關(guān);縱軸TPR只關(guān)注正樣本，與負(fù)樣本無關(guān)，所以橫縱軸都不受正負(fù)樣本比例影響，AUC得分自然也不受其影響。本應(yīng)用由于正負(fù)樣本嚴(yán)重失衡，從市場業(yè)務(wù)生產(chǎn)的角度，他們希望是在盡可能小的范圍內(nèi)，把存量客戶中存在流失風(fēng)險(xiǎn)的用戶挖掘出來，目標(biāo)是針對流失用戶，而非識(shí)別非流失的用戶。為此，本應(yīng)用使用了AUC的評估指標(biāo)，一般而言，AUC值為70就處于算法業(yè)務(wù)可用閾值。

最后通過訓(xùn)練出的模型，對8月份共計(jì)529620條測試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析，預(yù)測結(jié)果及對比分析如下：

1.原生特征lightGBM。表1為原生特征通過特征預(yù)處理、特征工程及LightGBM模型訓(xùn)練，未人為分析新增特征，使用了LightGBM進(jìn)行了5折交叉驗(yàn)證，最后對8月份測試數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)測，可提供給市場部門的潛在用戶流失的數(shù)據(jù)范圍最小，一共12462個(gè)用戶，但有17144個(gè)用戶漏識(shí)別為了不會(huì)流失用戶，AUC最后得分為0.67。從業(yè)務(wù)生產(chǎn)的角度，潛在用戶流失的分析模型可用性不高，大量流失用戶未被檢測并告警，錯(cuò)失了挽留機(jī)會(huì)。

2. embedding新增特征LightGBM。表2是在原生特征lightGBM的基礎(chǔ)上，在特征工程階段，針對部分特征之間的組合關(guān)系特征未體現(xiàn)出來，例如：三個(gè)月語音、數(shù)據(jù)和短信的使用時(shí)長趨勢信息，本模型一方面新增了一些環(huán)比特征，并通過word2vec進(jìn)行3個(gè)月連續(xù)數(shù)據(jù)的建模，針對一個(gè)維度（如：一種產(chǎn)品）三個(gè)月的特征，生成了10維特征，再通過LightGBM 5折交叉驗(yàn)證生成模型。8月份的測試結(jié)果，可提供39668條潛在流失的用戶清單，范圍增大較多，漏檢9021個(gè)流失用戶，AUC最后得分為0.8，生產(chǎn)可用性相對較好。

3. embedding新增特征stacking模型堆疊融合。表3是在embedding新增特征的特征工程基礎(chǔ)上，針對單模型訓(xùn)練有局限性等問題，本應(yīng)用使用了stacking模型堆疊融合，使用了BaggingClassifer、XGBoost、LightGBM三個(gè)基類模型，并通過SVM二階段模型訓(xùn)練，綜合各模型優(yōu)勢，得出最后的預(yù)測結(jié)果。訓(xùn)練過程中也使用了5折交叉驗(yàn)證，提高模型的魯棒性。8月份的測試結(jié)果，可提供45331條潛在流失的用戶清單，范圍比第二種方法略有提升，但漏檢流失用戶大幅下降至6858個(gè)，AUC最后得分為0.83，生產(chǎn)可用性三種方法中最好，模型泛化能力也最強(qiáng)。

三、結(jié)束語

本文使用了基于embedding和模型堆疊融合算法進(jìn)行用戶流失分析預(yù)測，從最后試驗(yàn)結(jié)果及市場業(yè)務(wù)的推廣使用效果來看，模型精準(zhǔn)度和泛化能力均表現(xiàn)較好，支撐了市場業(yè)務(wù)口的用戶流失的精準(zhǔn)定位。由于時(shí)間所限和業(yè)務(wù)需求緊迫，本應(yīng)用還存在一些有待進(jìn)一步提升的地方，后續(xù)可嘗試BERT+RNN-Attention模型，對連續(xù)特征進(jìn)行多維向量表征，進(jìn)一步提升模型精準(zhǔn)度和泛化能力。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

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