不论是传统行业还是互联网行业，用户流失都是比较关注的点。因为拉新是需要一定成本的，而拉新成本显然要比保持老客户高的多。
在用户运营中，如何有效预测用户流失，对潜在流失客户做特征分析和流失原因分析，将有助于运营制定有针对性的用户挽留方案，提高用户留存率。
今天分享一个用户流失预测，以电信行业为例。
一、确定需求，提出问题哪些用户最可能会流失？
流失概率更高的用户有什么共同特征？
预测用户是否流失？
二、理解数据
数据介绍：该数据集共有21个字段，7042条记录，每条记录包含了唯一客户的特征。
数据字段：数据集中，各数据指标的内容和含义，如下：数据字段含义
观察字段，可以分为如下几类：
用户基本信息（customerID、gender、SeniorCitizen、Partner、Dependents）
用户账户信息（tenure、Contract 、PaperlessBilling、PaymentMethod、MonthlyCharges 、 TotalCharges）
用户订阅服务（PhoneService、MultipleLines、InternetService 、OnlineSecurity、OnlineBackup、DeviceProtection、TechSupport、StreamingTV 、StreamingMovies）
用户流失指标（Churn）
首先，导入数据，查看数据：
发现 TotalCharges 的数据类型不是数值型，需要进行处理（下文进行）。
三、数据清洗
在正式清洗前，先来阐述一下数据清洗规则。基本上，可以总结为以下 4 个关键点，统一起来叫“完全合一”，即：完整性：单条数据是否存在空值，统计的字段是否完善。
全面性：观察某一列的全部数值，比如在 Excel 表中，我们选中一列，可以看到该列的平均值、最大值、最小值。我们可以通过常识来判断该列是否有问题，比如：数据定义、单位标识、数值本身。
合法性：数据的类型、内容、大小的合法性。比如数据中存在非 ASCII 字符，性别存在了未知，年龄超过了 150 岁等。
唯一性：数据是否存在重复记录，因为数据通常来自不同渠道的汇总，重复的情况是常见的。行数据、列数据都需要是唯一的，比如一个人不能重复记录多次，且一个人的体重也不能在列指标中重复记录多次。
按照以上的原则，我们能解决数据清理中遇到的大部分问题，使得数据标准、干净、连续，为后续数据统计、数据挖掘做好准备。
3.1 类型转换
最常用的：df.astype('数据类型') ；
除了用astype进行类型转换，也可以自定义函数来批量修改数据类型（通过int（），str()等直接转换)。还可以用Pandas的一些辅助函数(如to_numeric()、to_datetime())。
使用 pd.to_numeric() 转换成适当数值类型，errors='coerce'，遇到错误时转换成 NAN；DataFrame.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
使用 pd.to_numeric() 转换成适当数值类型，errors='ignore'，遇到错误时忽略，不予转换该列；DataFrame.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
本例中，TotalCharges 表示总费用，这里为对象类型，需要转换为float类型。
将 TotalCharges 字段，进行类型转换后，发现 TotalCharges 字段存在缺失值；
3.2 缺失值处理
上图中，做一个简单的减法，可以发现，TotalCharges 存在11个缺失值，由于数量不多我们可以直接删除这些行。
3.3 数据归一化
对 Churn 列中的 Yes 和 No 分布用 1 和 0 替换，方便后续处理。
数据集中有5163名用户没流失，有1869名用户流失，数据集不均衡。
四、数据分析（可视化分析）
将数据集的数据分为：分类特征数据和数值特征数据，进行可视化呈现。
4.1 查看流失用户占比
由图中结果可以看出，流失用户占整体用户的比例高达 26.58%。应该引起足够重视！
4.2 分类型特征数据（16个）
4.2.1 用户基本信息（gender、SeniorCitizen、Partner、Dependents）
CustomerID 表示每个客户的随机字符，对后续分析不产生影响，我这里选择删除CustomerID列。
结论真的如上图展示的这样吗？在做分析之前，需要先确定各个分类对用户流失是否存在明显的差异。即：需要做卡方检验！用户基本信息指标的卡方检验结果
结论：性别方面：男性和女性用户之间的流失情况基本没有差异；
老年用户流失占比明显比非老年用户高；
未婚流失人数比已婚流失人数高出了一倍；
经济独立方面，经济未独立的用户流失率要远远高于经济独立的用户。
4.2.2 用户账户信息（Contract 、PaperlessBilling、PaymentMethod）
结论：采用无纸化账单（PaperlessBilling）时用户更容易流失；
合同签约方式上（Contract），大多数用户选择月付，但月付用户的流失率最高，签约越长的用户越不容易流失，签约方式对用户流失率影响为：按月签约 > 按一年签约 > 按两年签约；
在4中付款方式中，电子支付（Electronic cherk）明显更容易流失客户，其他三种支付方式的用户流失基本持平，电子支付更容易流失用户的原因，还需要结合更多的数据与场景进行推断。
4.2.3 用户订阅服务（PhoneService、MultipleLines、InternetService 、OnlineSecurity、OnlineBackup、DeviceProtection、TechSupport、StreamingTV 、StreamingMovies）卡方检验结果
结论：是否开通电话服务业务（PhoneService），对用户是否流失基本没影响；
多线业务（MultiLines）方面，对用户流失的影响不大；
互联网服务（InternetService）上，采用 Fiber optic服务的用户更容易流失。卡方检验结果
结论：在网络安全服务（OnlineSecurity）、在线备份业务（OnlineBackup）、设备保护业务（DeviceProtection）、技术支持服务（TechSupport）、网络电视（StreamingTV ）和网络电影（StreamingMovies）六个变量中，没有互联网服务（No internetserive）的客户流失率值是相同的，都是相对较低。可能原因：这六个因素只有在客户使用互联网服务时，才会影响客户的决策，不会对不使用互联网服务的客户决定是否流失产生效应；
网络安全服务（OnlineSecurity）、在线备份业务（OnlineBackup）、设备保护业务（DeviceProtection）、技术支持服务（TechSupport）对用户是否流失的效果类似，没有订阅的用户较容易流失；
网络电视（StreamingTV ）和网络电影（StreamingMovies）没有明显特征，进行特征分析时可以忽略。
4.3 数值型特征数据（3个）
主要包括：用户在网时间 tenure、月费用 MonthlyCharges、总费用 TotalCharges
在网时间越短的用户，流失率越高，用户流失率随着在网时长的增加而降低；月费用越高的用户越容易流失，总费用越少的用户较容易流失。
五、机器学习之特征工程
由前面的分析结果可知，CustomerID表示每个客户的随机字符，对后续建模不影响，故：删除CustomerID列；gender 和 PhoneService 与流失率的相关性低，也可直接忽略。
对在网时间、月费用和总费用进行去均值和方差缩放，对数据进行标准化。
所谓标准化数据，即：保证每个维度的特征数据方差为1，均值为0，使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导。
由上图看出，在网时间、月费用和总费用这三个变量中不存在明显的异常值。
综合前面的分析结果来看，在六个变量中存在 No internet service，即无互联网服务对客户流失率影响很小，这些客户不使用任何互联网产品，因此可以将 No internet service 和 No 是一样的效果，可以使用 No 替代 No internet service。
六、机器学习之构建模型
结果为：
从结果中，我们能看到 SVM 分类器的准确率最高，测试准确率为 0.7971。
八、结论与建议
通过上述分析，我们可以大致勾勒出容易流失的用户特征：
老年用户、未婚且经济未独立的青少年用户更容易流失。
电话服务对用户的流失没有直接的影响。
提供的各项网络服务项目能够降低用户的流失率。
签订合同越久，用户的留存率越高。
采用electronic check支付的用户更易流失。
针对上述诊断结果，可有针对性的对此提出建议：
推荐老年用户与青少年用户采用数字网络，且签订2年期合同（可以各种辅助优惠等营销手段来提高2年期合同的签订率），若能开通相关网络服务可增加用户粘性，因此可增加这块业务的推广，同时考虑改善电子账单支付的用户体验。
