使用滞后的机器学习预测客户流失答案

【问题标题】：Predicting churn of customer using Machine Learning with lag使用滞后的机器学习预测客户流失
【发布时间】：2019-07-22 04:05:37
【问题描述】：

我有 5000 名客户的时间序列（每月）数据，如下所示：

这是我第一次处理时间序列数据。有人可以提前解释一些流失预测概率（3个月，6个月）的策略吗？

我很困惑，因为每个客户提前 3 或 6 个月的流失概率为零（根据目标）。那么我应该看到一些趋势还是创建滞后变量？

但我仍然不知道如果回归，目标变量将是什么。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用滞后函数，然后定义流失并使用预测模型来流失。正如我所看到的购买产品类别，因此您可以在过去 3 个月内延迟获取唯一客户 ID，然后定义 3 个月的流失率

【讨论】：