[發明專利]網上國網用戶流失傾向的預測分析方法和系統

在審

• 申請號: 202310049354.4
• 申請日: 2023-02-01
• 公開（公告）號: CN116108985A
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 姜磊;徐文晗;劉衛;杜雙育;曲濱濤
• 申請（專利權）人: 佰聆數據股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q50/06;G06F18/214;G06F18/241
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 林梅繁

本發明涉及電網數據分析領域，為網上國網用戶流失傾向的預測分析方法和系統，首先采集數據；從用戶信息維度、行為信息維度、工單維度、客戶標簽維度設計指標，構建指標體系；從指標體系提取數據，獲取用于建模的樣本用戶群；對數據進行預處理，依據用戶編號將指標數據進行關聯，得到以用戶編號為主鍵，涵蓋多維度指標信息的寬表；特征構造，對原始數據進行加工、特征組合，以產生衍生變量；構建基于邏輯回歸算法的預測模型，對衍生變量進行特征選擇；將預測模型輸出的模型概率轉換為流失分數，得到用戶流失風險原因及流失風險高低的預測結果。本發明通過分析流失用戶的行為特征，及時發現處在流失邊緣的用戶。

技術領域

本發明涉及電網數據分析領域，具體是一種網上國網用戶流失傾向的預測分析方法和系統。

背景技術

隨著“互聯網+營銷服務”的不斷推進，服務渠道對用戶的留存率至關重要，但是對于現有95598供電服務熱線、供電營業廳、第三方(支付寶、微信、銀行柜臺等)等多種渠道，缺乏對用戶的流失與否的預測，無法科學客觀地預判用戶的流失，從而評判網上國網的服務是否高效，無法為網上國網建設提供精準的營銷策略。

因此，為制定渠道優化策略及渠道引流策略提供客觀性、科學性的參考依據，有必要建立標準化、精細化、動態化的“網上國網”流失用戶預測機制，以成本最優為目標，分析和挖掘渠道成本及渠道效能，提升渠道綜合運營效率，為實現渠道優化策略提供輔助決策、降本增效，從而達到留客目的。

發明內容

有鑒于此，本發明提出一種網上國網用戶流失傾向的預測分析方法和系統，基于大數據算法對預測模型進行構建，通過GBDT構造特征作為邏輯回歸LR算法的輸入，并在邏輯回歸算法的woe分組階段加入了人工干預，按業務邏輯對一些特征進行了重新分組，加強了算法的泛化能力，使得預測模型整體上通過分析流失用戶的行為特征，及時發現處在流失邊緣的用戶。

本發明方法采用如下技術方案來實現：一種網上國網用戶流失傾向的預測分析方法，包括以下步驟：

采集數據，所采集的數據包括網上國網用戶的基本屬性數據、行為類數據、工單類數據及網上國網標簽數據；

從用戶信息維度、行為信息維度、工單維度、客戶標簽維度設計指標，構建指標體系；

從構建的指標體系中提取數據，獲取用于建模的樣本用戶群；將樣本用戶群分為訓練集和測試集，對訓練集、測試集按時間窗口分別構建數據；

對所提取的數據進行預處理，并依據用戶編號，將指標數據進行關聯，實現指標數據的整合，得到以用戶編號為主鍵，涵蓋多維度指標信息的寬表；

特征構造，對原始數據進行加工、特征組合，以產生衍生變量；

構建基于邏輯回歸算法的預測模型，對預處理和特征構造后的衍生變量進行特征選擇，并對模型進行訓練；將預測模型輸出的模型概率轉換為流失分數，得到用戶流失風險原因及流失風險高低的預測結果。

在優選的實施例中，所采集的數據中：

基本屬性數據包括網上國網用戶表、推薦人表、推廣信息記錄表、身份證認證表、戶號綁定表及用戶注銷表；

行為類數據包括行為日志記錄表、交電費訂單表、積分流水明細表及用戶登錄表；

工單類數據包括95598工單記錄和網上國網工單記錄；

網上國網標簽數據包括網上國網標簽數據和風險規則記錄表。

優選地，從構建的指標體系中提取數據時，將未來1個月沉默的用戶定義為流失用戶；

對網上國網用戶的行為類數據設計觀察期和表現期，以觀察點為分界點，將時間分成觀察期與表現期兩段，表現期用于提取目標變量，觀察期用于提取網上國網用戶在各個維度上的指標變量；其中觀察點為觀測點，為在當前時間中預測未來一個月內用戶是否會流失的基準點；