自動化された顧客離れ予測機能エンジニアリング シート

この特徴エンジニアリング ワークブックは、チャーン モデリングに使用される一般的な予測子を整理し、機械学習に適したトレーニング データセットを準備します。時間的特徴 (最新性、頻度、在職期間)、金銭的特徴 (生涯価値、平均注文金額)、行動シグナル (セッション数、機能の使用状況)、および派生集計 (移動平均、傾向の傾き) を計算します。このシートには、自動バケット化 (コホートベースの分位数)、ワンホット エンコーディング ヘルパー (カテゴリ フラグ)、および代入された行の監査追跡を備えた欠損値代入ポリシーが含まれています。モデリング用に正規化された CSV をエクスポートし、ターゲット構築テンプレート (例: 次の 30/90 日のチャーン) を含みます。バックテストとホールドアウト分割 (時間ベース) の手順に加えて、反復可能なパイプラインをサポートするための列の命名規則もあります。このワークブックを使用してアナリストとデータ サイエンティストの橋渡しをし、出所と再現性を維持しながら機能セットの迅速な反復を可能にします。