案例实战：客户价值预测模型

同步更新在今日头条 （机器学习and数据科学）
案例实战：客户价值预测模型
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原理： 利用多元线性回归模型根据多个因素预测客户价值，当模型搭建完成后，就可以对不同价值的客户采用不同的业务策略。

目录：

• 1、案例背景
• 2、案例主要应用技术
• 3、案例数据
• 4、案例过程
  • 4.1、导库
  • 4.2、数据读取
  • 4.3、数据探索
  • 4.4、数据预处理
    • 4.4.1、重复值处理
    • 4.4.2、异常值处理
    • 4.4.3、缺失值处理
  • 4.5、特征工程
    • 4.5.1、特征相关性分析
    • 4.5.2、目标相关性分析
    • 4.5.3、特征构造
  • 4.6、模型搭建
    • 4.6.1、构建特征值和目标值
    • 4.6.2、划分训练和测试集
    • 4.6.3、模型搭建
  • 4.7、线性回归方程构造
  • 4.8、模型评估
  • 4.9、评估结果解读
• 5、案例数据结论

一、案例背景：

客户价值预测就是指客户未来一段时间能带来多少利润，其利润的来源可能来自于信用卡的年费、取现手续费、分期手续费、境外交易手续费用等。而分析出客户的价值后，在进行营销、电话接听、催收、产品咨询等各项服务时，就可以针对高价值的客户进行区别于普通客户的服务，有助于进一步挖掘这些高价值客户的价值，并提高这些高价值客户的忠诚度。

二、案例主要应用技术

本案例用到的主要技术包括：

• 数据建模： 线性回归模型LinearRegression
• 模型评估：statsmodels
• 模型可视化：matplotlib 、seaborn 画图
• 主要用到的库包括：pandas 和 Sklearn

本案例使用的开发工具是 jupyter notebook，故很多地方直接写对象，就能输出结果，不需要写print()，如果是在其他的编辑器，在输出时，需要加上print()。

三、案例数据

以下是数据概览：
特征变量数：5
数据记录数：128
是否有NA值：有
是否有异常值：有
以下是本数据集的5个特征变量，包括：
load_amount : 历史贷款金额，整数型变量。
loan_time ：贷款次数，整数型变量。
edu：学历，分类型变量， 值域[高中， 本科，研究生]。
salary：薪水，整数型变量。
sex：性别，值域为男或女。
目标变量value :客户价值打分，整数型变量。

四、案例过程

4.1、导库

import pandas as pd  # pandas库
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # 编号处理
from sklearn.model_selection import train_test_split # 划分训练集和测试集
from sklearn.linear_model import LinearRegression # LinearRegression 线性回归模型
import statsmodels.api as sm  # 模型评估
import matplotlib.pyplot as plt  # 画图
import seaborn as sns  # 画图
plt.rcParams["font.sans-serif"]='SimHei' # 中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 负号无法正常显示
%config InlineBackend.figure_format='svg' # 像素清晰

pandas：常用的数据读取、 展示、处理和数据保存库。
LabelEncoder ：sklearn库中数据预处理的preprocessing 包下的整数编码类，用来将非数值对象转换为数值类型。
train_test_split ：sklearn库中用来划分训练集和测试集的类。
LinearRegression：sklearn库中linear_model 包下面的线性回归类，用来建立线性回归模型。
statsmodels.api ：引入线性回归模型评估相关库。
matplotlib.pyplot ：引入matplotlib库进行模型可视化画图。
seaborn ：引入seaborn 库进行可视化画图。
除了上述库以外，还需要关于使用pandas读Excel需要的附属库。如果之前没有安装过这个库， 需要在系统终端命令行窗口使用pip install xlrd 完成安装。这个库无需导入，在Pandas读取Excel时会自动调用。
用pip install xlwt

4.2、数据读取

df = pd.read_excel('Customer_value.xlsx')

4.3、数据探索

数据形状：

df.shape

打印输出：(128, 6)
shape方法用来查看当前数据的形状，返回一个二维的数据元祖，逗号前面的数值表示128行，逗号后面的数值表示6列。

数据类型：

df.info()

返回结果如下：

image.png

info方法用来查看数据的类型和缺失情况：

• 从整体看，数据总共有128条，范围是[0,127], 总共有6列。从具体字段看，value(客户价值）是整数型，共128条未缺失，缺失值为0。loan_amount(贷款金额）是整数型，共128条未缺失，缺失值为0。loan_time(贷款次数)是整数型，共128条未缺失，缺失值为0。edu(教育程度)是object对象，需要处理成数值，共128条未缺失，缺失值为0。salary (薪水) 是整数型，共126条未缺失，缺失值为2。sex(性别) 是object对象，需要处理成数值，共128条未缺失，缺失值为0。
• 统计的结果：总共的类型有 整数型字段4个，object对象2个。
• 内存使用情况：6.1kb的内存

查看前几行：

df.head()

在这里插入图片描述

head方法用来显示指定数据（N)的前N数据，不指定N的话，默认显示前5条。

数据概览：

df.describe()

image.png

describe方法用来显示数据中所有为数值类型的数据记录数、均值、标准差、最小值、 25%、 50%、75%分位数数据，最大值。

4.4、数据预处理

经过数据的探索，我们知道了数据中有缺失值，有非数值对象。这样就需要做2个数据预处理的工作，处理缺失值，和将非数值对象转换为数值对象。在此之前，我们先看看有无重复值。

4.4.1、重复值处理

重复数据查询：

df[df.duplicated()]

输出结果：

在这里插入图片描述

duplicated()函数可以查询重复的内容。可以看到第62行记录重复了，被代码筛选了出来。

查看重复的数量：

df.duplicated().sum()

输出结果为：1。说明数据中只有一行数据重复了。

删除重复数据：

df = df.drop_duplicates()

需要注意的是，drop_duplicates()函数并不改变原表格结构，所以需要进行重新赋值，或者在其中设置inplace参数为True。
再次查看数据类型：

df.info()

image.png

可以看到从整体看，数据的数量变成了127行了，比之前的128少了一行，说明重复值删除成功。
4.4.2、异常值处理
处理完了重复值，我们再来看看数据中有无异常值。
查看异常值，我们可以用箱体图进行观察。查看整体的异常情况：

df.boxplot()

输出结果：

image.png

可以看到value，loan_amount，loan_time，salary中分别有异常值。不过，异常值是否都直接删除，需要我们结合具体的业务来考虑。value（客户价值）只超过最大值一点，可以不删除。loan_amount(贷款金额）也只比最大值大一点，不是大的很过分，可以考虑不删除，同理，薪水的异常值也可以认为是可接受的范围内。由于load_time(贷款次数）的数据量纲和其他的不一致，我们可以单独查看：

df[['loan_time']].boxplot()

输出结果：

image.png

我们可以看到，有一个贷款次数，是要远远大于其他数据的，结合实际业务情况，我们可以认为这个是异常值，（贷款这么多次，银行的征信还能过得去吗）。当然最保险的做法是和业务人员再进行一次确认，然后进行异常值删除。这里，我们暂且认为这个贷款次数30次的人就是异常值。
我们可以找到这条记录：

df[df['loan_time']==30]

输出结果：

在这里插入图片描述
删除异常值：

df = df.drop(df[df['loan_time']==30].index)

查看结果：

df[df['loan_time']==30]

输出结果：

在这里插入图片描述

可以看到数据中已经查不到原来的这条异常记录了。

4.4.3、缺失值处理

之所以把缺失值放在异常值处理之后，是因为，缺失值通常用平均值，中位数等方法填补，如果数据中有异常值的话，求平均会影响到缺失值的数值。

刚才已经通过数据探索，发现了salary(薪水)一列中有缺失值，那么我们可以用代码将其筛选出来：

df[df['salary'].isnull()]

输出结果：

在这里插入图片描述

可以看到26行和60行的薪水一列是缺失的。
缺失值通常处理的方法是删除，平均值填补，中位数填补。根据实际情况，我们这里用平均值法填补。

df = df.fillna(df.mean())

再次确认填补效果：

df.info()

image.png

可以看到，数据中已经没有缺失值了。至此，数据预处理的工作已经做完，下面我们开始特征工程的工作。

4.5、特征工程

首先我们查看是否还具有多重共线性的数据，我们查看特征之间的相关性。
4.5.1、相关性分析
首先获取所有的特征变量：

feature = df.drop(['value'],axis=1)
feature.head()

在这里插入图片描述

然后我们查看特征之间的相关性，得到相关性矩阵：

corr = feature.corr()
corr

在这里插入图片描述

我们将特征矩阵进行热力图可视化展示：

plt.figure(figsize=(10,6))
ax = sns.heatmap(corr, xticklabels=corr.columns, yticklabels=corr.columns, 
                 linewidths=0.2, cmap="RdYlGn",annot=True)
plt.title("Correlation between variables")

image.png

从图中，我们可以看出特征之间没有很强的相关性，没有需要处理的共线性的问题。需要注意的是，特性矩阵只会分析数值类型的特征，不会分析非数值对象的特征。

4.5.2、目标相关性分析

df_onehot = pd.get_dummies(df)
df_onehot.head()

在这里插入图片描述

plt.figure(figsize=(15,4))
df_onehot.corr()['value'].sort_values(ascending=False).plot(kind='bar')
plt.title('Correlation between value  and variables ')

image.png

可以看到目标对象value(客户价值）跟贷款金额，薪水，贷款次数高度相关，和性别无关。和学历相关，其中，和本科成正相关，和高中成负相关，跟研究生学历关系不大，这可能是样本中研究生比例小造成的。说明学历对客户价值还是有一定影响的。
我们可以看一下样本中学历构成情况：

df['edu'].value_counts()

在这里插入图片描述

研究生只有4例。

4.5.3、特征构造
非数值型对象是不能直接进行机器建模学习的，所以我们要处理非数值对象，将其转换为数值对象。这里，我们要用到LabelEncoder函数。

le = LabelEncoder()
edu = le.fit_transform(df['edu'])
df['edu'] = edu
sex = le.fit_transform(df['sex'])
df['sex'] = sex
df.head()

在这里插入图片描述

通过LabelEncoder函数，我们将原来的数值转换成为了数值，这样就为后面的机器学习建模做好了准备。有的小伙伴会问：那原来edu(学历）中的高中，本科，研究生怎么和数值1,2对应呢？这是个好问题啊，我们可以这样来做。即通过LabelEncoder转换前后的计数我们可以进行比较，具体方法如下：
首先我们做一下转换前的计数：

df['edu'].value_counts()

在这里插入图片描述

df['sex'].value_counts()

在这里插入图片描述

然后我们做一下转换之后的计数：

df['edu'].value_counts()

在这里插入图片描述

df['sex'].value_counts()

在这里插入图片描述

这样，对应关系就一目了然，不用我再说了吧！

4.6、模型搭建

4.6.1、构建特征值和目标值

# 构建特征值X 和目标值 Y
X = df.drop('value',axis=1)
y = df['value']

x是包含了除value以外的所有列，y只是value这一列。

4.6.2、划分训练和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

test_size=0.2,表示用20%的数据测试，用80%的数据来训练。得到的结果为X的训练集X_train, X的测试集X_test, y的训练集 y_train, y的测试集 y_test。

4.6.3、模型搭建

regr = LinearRegression()
regr.fit(X, y)
y_pred = regr.predict(X_test)

4.7、线性回归方程构造

regr.coef_

在这里插入图片描述

print('各系数为:' + str(regr.coef_))
print('常数项系数k0为:' + str(regr.intercept_))

在这里插入图片描述
最后得到的线性方程为：y = 129 + 0.059x1 + 95x2 - 53x3 + 0.054x4 + 7.53*x5

4.8、模型评估

X2 = sm.add_constant(X)
est = sm.OLS(y, X2).fit()
est.summary()

image.png

x = len(y_pred)
plt.plot(range(x), y_pred, label='预测值')
plt.plot(range(x), y_test, label='真实值')
plt.title('真实值和预测值对比走势图')
plt.xticks([])
plt.legend()
plt.show()

image.png

regr.score(X_test, y_test)

输出结果：准确率为0.6470898016296844

4.9、评估结果解读

1、coef列，就是常数项（const）和特征变量（loan_amount, load_time, edu, salary, sex）前的系数，即截距b和斜率系数，可以看到，这和之前求出的结果是一致的。

2、对模型评估而言，需要关心的几个指标有 R-squared、Adj.R-squared 和P值的信息。

2.1、这里的R-squared为0.548， Adj.R-squared为0.529，说明模型的线性拟合程度还不是特别好，可能因为案例额数据量偏少，不过在此数据量条件下也算可以接受的结果。

2.2、对P值而言，大部分的P值都较小，的确与目标变量（客户价值）是显著相关的，而sex这一特征的P值达到了0.819，说明性别和目标变量是没有显著相关性的，这个结论也符合经验认知。之后的建模中就可以舍去这一特征变量了。

五、案例数据结论

1、从特征的相关性来看，目标对象value(客户价值）跟贷款金额，薪水，贷款次是呈现高度相关的。这说明用户历史贷款的记录越多，客户的给企业带来了利润，客户的价值自然要高。

2、客户价值和性别无关。

3、客户价值和学历相关，其中，和本科成正相关，和高中成负相关，跟研究生学历关系不大，可能学历太低风险性会高一点，客户的价值相对低一点。案例中研究生学历太少，导致结果是跟研究生学历关系不大。

4、模型的整体准确率只有0.65，R-squared为0.548， Adj.R-squared为0.529，说明模型的拟合程度不是特别满意，可能是案例的数量偏少。不过在此数据量条件下也算可以接受的结果。