客户流失问题本质是一种分类挑战,将现有客户分为流失倾向和非流失倾向两类。模型的输入包括静态数据(如性别、年龄、收入等)和动态数据(如每月通话金额、交费记录等)。模型的目标是预测客户是否会流失。数据处理阶段利用Clementine中的各种节点进行数据审计、质量检查和统计分析,以确定影响客户流失的关键因素。数据准备阶段包括数据清洗、处理缺失值、属性转换、生成衍生变量、离散化和抽样。属性转换部分通过生成节点处理相关属性,例如根据身份证号生成年龄和性别。系统通过筛选节点和属性转化来优化数据,确保模型的预测结果准确性。