[发明专利]流失会员客群数据预测方法、模型训练方法及装置在审
申请号: | 202010950478.6 | 申请日: | 2020-09-11 |
公开(公告)号: | CN112232833A | 公开(公告)日: | 2021-01-15 |
发明(设计)人: | 李伟杰;夏成成 | 申请(专利权)人: | 苏宁金融科技(南京)有限公司 |
主分类号: | G06Q30/00 | 分类号: | G06Q30/00;G06Q30/02;G06F16/2458 |
代理公司: | 北京市万慧达律师事务所 11111 | 代理人: | 赵然 |
地址: | 211800 江苏省南京市江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种流失会员客群数据预测方法、模型训练方法及装置,属于机器学习和人工智能技术领域。所述方法包括:统计分析会员流失数据,获取预定义的会员流失样本数据;对所述会员流失样本数据进行包括数据预处理和变量筛选在内的特征构建操作,得到特征变量数据;将所述特征变量数据输入预设机器学习分类模型进行训练,得到训练好的机器学习分类模型,所述机器学习分类模型用于预测流失会员客群。本发明通过结合大数据挖掘、特征数据构建及机器学习,实现了对流失用户数据的智能预测,预测精度较高,且学习、泛化能力强,为用户流失预警提供了强有力的数据支撑。 | ||
搜索关键词: | 流失 会员 数据 预测 方法 模型 训练 装置 | ||
【主权项】:
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