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コース

マーケティングアナリティクス：Pythonで顧客解約を予測する

中級スキルレベル

更新日 2023/12

Pythonで顧客離脱を分析し、予測モデルを構築する方法を学びます。

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PythonExploratory Data Analysis4時間13 ビデオ45 演習3,550 XP18,222達成証明書

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コース説明

解約（Churn）とは、顧客が取引をやめたり、企業との関係を終了したりすることです。これは通信、ケーブルテレビ、SaaS など幅広い業界で共通の課題であり、解約を予測できる企業は、貴重な顧客を維持するために先手を打ち、競合に先行できます。本コースでは、独自の顧客解約モデルを作成するための道筋をご提供します。データの探索と可視化、モデリングに向けた前処理、Machine Learning を用いた予測、そしてステークホルダーに実用的なインサイトを伝える方法を学びます。コース終了時には、データ分析のための pandas ライブラリと、Machine Learning のための scikit-learn ライブラリを自信を持って使えるようになります。

前提条件

Data Manipulation with pandas

1

Exploratory Data Analysis

Begin exploring the Telco Churn Dataset using pandas to compute summary statistics and Seaborn to create attractive visualizations.

Welcome to the course

Defining customer churn

Exploring customer churn

Grouping and summarizing data

Summary statistics for both classes

Churn by State

Exploring your data using visualizations

Exploring feature distributions

Customer service calls and churn

チャプター開始

2

Preprocessing for Churn Modeling

Having explored your data, it's now time to preprocess it and get it ready for machine learning. Learn the why, what, and how of preprocessing, including feature selection and feature engineering.

Data preprocessing

Identifying features to convert

Encoding binary features

One hot encoding

Feature scaling

Feature selection and engineering

Dropping unnecessary features

Engineering a new column

チャプター開始

3

Churn Prediction

With your data preprocessed and ready for machine learning, it's time to predict churn! Learn how to build supervised learning machine models in Python using scikit-learn.

Making Predictions

Predicting whether a new customer will churn

Training another scikit-learn model

Evaluating Model Performance

Creating training and test sets

Check each sets length

Computing accuracy

Model Metrics

Confusion matrix

Varying training set size

Computing precision and recall

Other model metrics

Area under the curve

Precision-recall curve

チャプター開始

4

Model Tuning

Learn how to improve the performance of your models using hyperparameter tuning and gain a better understanding of the drivers of customer churn that you can take back to the business.

Tuning your model

Tuning the number of features

Tuning other hyperparameters

Randomized search

Feature importances

Visualizing feature importances

Improving the plot

Interpreting feature importances

Adding new features

Does model performance improve?

Computing other metrics

Final thoughts

チャプター開始

マーケティングアナリティクス：Pythonで顧客解約を予測する

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