6、客户留存与贷款违约预测的数据分析与实践

客户留存与贷款违约预测的数据分析与实践

客户留存策略模拟与分析

在商业运营中，客户流失是一个需要重点关注的问题。缺乏技术支持是导致客户流失的一个重要因素。公司可以通过提高技术支持的质量，或者将其作为某些套餐的一部分提供，来减少客户流失。

为了验证这些留存策略的有效性，公司可以采用以下方法：
1. 调整测试数据集的相关特征 ：模拟所提出的干预措施的效果。
2. 使用调整后的测试集进行流失预测 ：并将结果与原始预测进行比较。

例如，如果公司考虑为部分用户提供技术支持，可以在测试数据中将这些用户的“TechSupport”特征设置为“Yes”，然后观察这对模型的流失预测有何影响。

下面进行两个具体的模拟：
- 模拟 1：提供技术支持

# Make a copy of our test data
test_data_simulation = X_test.copy()
# Randomly select half of the customers without tech support and provide it to them
import numpy as np
mask = (test_data_simulation['TechSupport'] == "No")
indices = np.random.choice(test_data_simulation[mask].index, int(sum(mask) / 2), replac