如何将机器学习与灵敏性分析相结合来制定业务策略？( 五 )_数不清的企业通常使用机器学习（ML）来

这篇文章将介绍使用ML模型创建减少客户流失策略的以下步骤：

1. 探索数据和设计新功能

我首先介绍如何通过查看各个输入要素与客户流失标签之间的简单关联来探索客户数据。我还研究了特征之间的关联（称为互相关或协方差）。这使我能够做出算法决策，尤其是确定那些特征需要派生，更改或删除。

2. 开发一组ML模型

然后，我建立了多个机器学习算法，包括自动特征选择，并结合了多个模型来提高性能。

3. 评估和完善ML模型的性能

在第三部分中，我测试了我开发的不同模型的性能。从这里，我确定了一种决策机制，该机制可以将高估客户流失数量的风险降到最低。

4. 将ML模型应用于业务策略设计

最后，在第四部分中，我将使用ML结果来了解影响客户流失的因素，得出特征选择并量化评估这些选择对客户流失率的影响。我通过执行灵敏性分析来做到这一点，在该分析中，我修改了在现实生活中可以控制的一些因素（例如折现率），并预测了针对该控制因素的不同值预期的客户流失率的相应降低幅度。所有预测都将使用第3节中确定的最佳ML模型进行。