Understanding customer behavior is top of mind for every business today. Gaining insights into why and how customers buy can help grow revenue. But losing customers (also called customer churn) is always a risk, and insights into why customers leave can be just as important for maintaining revenues and profits. Machine learning (ML) can help with insights, but up until now you needed ML experts to build models to predict churn, the lack of which could delay insight-driven actions by businesses to retain customers.
In this post, we show you how business analysts can build a customer churn ML model with ایمیزون سیج میکر کینوس, no code required. Canvas provides business analysts with a visual point-and-click interface that allows you to build models and generate accurate ML predictions on your own—without requiring any ML experience or having to write a single line of code.
حل کا جائزہ
For this post, we assume the role of a marketing analyst in the marketing department of a mobile phone operator. We have been tasked with identifying customers that are potentially at risk of churning. We have access to service usage and other customer behavior data, and want to know if this data can help explain why a customer would leave. If we can identify factors that explain churn, then we can take corrective actions to change predicted behavior, such as running targeted retention campaigns.
To do this, we use the data we have in a CSV file, which contains information about customer usage and churn. We use Canvas to perform the following steps:
- Import the churn dataset from ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (ایمیزون S3)۔
- Train and build the churn model.
- ماڈل کے نتائج کا تجزیہ کریں۔
- ماڈل کے خلاف ٹیسٹ کی پیشن گوئیاں۔
اپنے ڈیٹاسیٹ کے لیے، ہم استعمال کرتے ہیں a مصنوعی ڈیٹاسیٹ from a telecommunications mobile phone carrier. This sample dataset contains 5,000 records, where each record uses 21 attributes to describe the customer profile. The attributes are as follows:
- حالت – The US state in which the customer resides, indicated by a two-letter abbreviation; for example, OH or NJ
- اکاؤنٹ کی لمبائی - ان دنوں کی تعداد جب یہ اکاؤنٹ فعال رہا ہے۔
- علاقے کا کوڈ – The three-digit area code of the customer’s phone number
- فون – The remaining seven-digit phone number
- بین الاقوامی منصوبہ – Whether the customer has an international calling plan (yes/no)
- وی میل پلان – Whether the customer has a voice mail feature (yes/no)
- وی میل پیغام - ہر ماہ صوتی میل پیغامات کی اوسط تعداد
- دن کے منٹ – The total number of calling minutes used during the day
- ڈے کالز – The total number of calls placed during the day
- دن کا چارج – The billed cost of daytime calls
- Eve Mins, Eve Calls, حوا چارج – The billed cost for evening calls
- Night Mins, نائٹ کالز, نائٹ چارج – The billed cost for nighttime calls
- Intl Mins, Intl Calls, بین الاقوامی چارج - بین الاقوامی کالوں کے لیے بل کی قیمت
- CustServ کالز - کسٹمر سروس کو کی گئی کالوں کی تعداد
- منتھن۔ – Whether the customer left the service (true/false)
آخری صفت، Churn?
, is the attribute that we want the ML model to predict. The target attribute is binary, meaning our model predicts the output as one of two categories (True
or False
).
شرائط
ایک کلاؤڈ ایڈمن کے ساتھ AWS اکاؤنٹ درج ذیل شرائط کو پورا کرنے کے لیے مناسب اجازت کے ساتھ ضروری ہے:
- تعینات کریں۔ ایمیزون سیج میکر ہدایات کے لئے دیکھیں ایمیزون سیج میکر ڈومین پر آن بورڈ.
- Deploy Canvas. For instructions, see ایمیزون سیج میکر کینوس کو ترتیب دینا اور اس کا انتظام کرنا (آئی ٹی منتظمین کے لیے).
- کینوس کے لیے کراس اوریجن ریسورس شیئرنگ (CORS) پالیسیاں ترتیب دیں۔ ہدایات کے لیے، دیکھیں اپنے صارفین کو مقامی فائلیں اپ لوڈ کرنے کی صلاحیت دیں۔.
کسٹمر چرن ماڈل بنائیں
First, let’s download the مڑنا ڈیٹاسیٹ and review the file to make sure all the data is there. Then complete the following steps:
- میں سائن ان کریں AWS مینجمنٹ کنسولکینوس تک رسائی کے لیے مناسب اجازتوں کے ساتھ ایک اکاؤنٹ استعمال کرنا۔
- کینوس کنسول میں لاگ ان کریں۔
This is where we can manage our datasets and create models.
- میں سے انتخاب کریں درآمد کریں.
- میں سے انتخاب کریں اپ لوڈ کریں اور منتخب کریں
churn.csv
فائل. - میں سے انتخاب کریں ڈیٹا درآمد کریں۔ اسے کینوس پر اپ لوڈ کرنے کے لیے۔
The import process takes approximately 10 seconds (this can vary depending on dataset size). When it’s complete, we can see the dataset is in Ready
حیثیت.
- To preview the first 100 rows of the dataset, hover your mouse over the eye icon.
A preview of the dataset appears. Here we can verify that our data is correct.
After we confirm that the imported dataset is ready, we create our model.
- میں سے انتخاب کریں نئے ماڈل.
- Select the churn.csv dataset and choose ڈیٹاسیٹ منتخب کریں.
Now we configure the build model process.
- کے لئے Target columns، منتخب کیجئیے
Churn?
کالم.
کے لئے ماڈل کی قسم, Canvas automatically recommends the model type, in this case 2 زمرہ کی پیشن گوئی (what a data scientist would call binary classification). This is suitable for our use case because we have only two possible prediction values: True
or False
, so we go with the recommendation Canvas made.
We now validate some assumptions. We want to get a quick view into whether our target column can be predicted by the other columns. We can get a fast view into the model’s estimated accuracy and column impact (the estimated importance of each column in predicting the target column).
- Select all 21 columns and choose پیش نظارہ ماڈل.
This feature uses a subset of our dataset and only a single pass at modeling. For our use case, the preview model takes approximately 2 minutes to build.
جیسا کہ مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ میں دکھایا گیا ہے۔ Phone
اور State
columns have much less impact on our prediction. We want to be careful when removing text input because it can contain important discrete, categorical features contributing to our prediction. Here, the phone number is just the equivalent of an account number—not of value in predicting other accounts’ likelihood of churn, and the customer’s state doesn’t impact our model much.
- We remove these columns because they have no major feature importance.
- After we remove the
Phone
اورState
columns, let’s run the preview again.
As shown in the following screenshot, the model accuracy increased by 0.1%. Our preview model has a 95.9% estimated accuracy, and the columns with the biggest impact are Night Calls
, Eve Mins
، اور Night Charge
. This gives us an insight into what columns impact the performance of our model the most. Here we need to be careful when doing feature selection because if a single feature is extremely impactful on a model’s outcome, it’s a primary indicator of ہدف رساو, and the feature won’t be available at the time of prediction. In this case, few columns showed very similar impact, so we continue to build our model.
Canvas offers two build options:
- معیاری تعمیر – Builds the best model from an optimized process powered by آٹو ایم ایل; speed is exchanged for greatest accuracy
- فوری تعمیر – Builds a model in a fraction of the time compared to a standard build; potential accuracy is exchanged for speed.
- For this post, we choose the معیاری تعمیر option because we want to have the very best model and we are willing to spend additional time waiting the result.
The build process can take 2–4 hours. During this time, Canvas tests hundreds of candidate pipelines, selecting the best model to present to us. In the following screenshot, we can see the expected build time and progress.
ماڈل کی کارکردگی کا اندازہ کریں۔
When the model building process is complete, the model predicted churn 97.9% of the time. This seems fine, but as analysts we want to dive deeper and see if we can trust the model to make decisions based on it. On the اسکور tab, we can review a visual plot of our predictions mapped to their outcomes. This allows us a deeper insight into our model.
Canvas separates the dataset into training and test sets. The training dataset is the data Canvas uses to build the model. The test set is used to see if the model performs well with new data. The Sankey diagram in the following screenshot shows how the model performed on the test set. To learn more, refer to ایمیزون سیج میکر کینوس میں آپ کے ماڈل کی کارکردگی کا جائزہ لینا.
To get more detailed insights beyond what is displayed in the Sankey diagram, business analysts can use a کنفیوژن میٹرکس analysis for their business solutions. For example, we want to better understand the likelihood of the model making false predictions. We can see this in the Sankey diagram, but want more insights, so we choose اعلی درجے کی میٹرکس. We’re presented with a confusion matrix, which displays the performance of a model in a visual format with the following values, specific to the positive class—we’re measuring based on whether they will in fact churn, so our positive class is True
اس مثال میں:
- حقیقی مثبت (TP) - کی تعداد
True
results that were correctly predicted asTrue
- True Negative (TN) - کی تعداد
False
results that were correctly predicted asFalse
- غلط مثبت (FP) - کی تعداد
False
results that were wrongly predicted asTrue
- غلط منفی (FN) - کی تعداد
True
results that were wrongly predicted asFalse
We can use this matrix chart to determine not only how accurate our model is, but when it is wrong, how often that might be and how it’s wrong.
The advanced metrics look good. We can trust the model result. We see very low false positives and false negatives. These are if the model thinks a customer in the dataset will churn and they actually don’t (false positive), or if the model thinks the customer will churn and they actually do (false negative). High numbers for either might make us think more on if we can use the model to make decisions.
آئیے واپس چلتے ہیں۔ مجموعی جائزہ tab, to review the impact of each column. This information can help the marketing team gain insights that lead to taking actions to reduce customer churn. For example, we can see that both low and high CustServ Calls
increase the likelihood of churn. The marketing team can take actions to prevent customer churn based on these learnings. Examples include creating a detailed FAQ on websites to reduce customer service calls, and running education campaigns with customers on the FAQ that can keep engagement up.
Our model looks pretty accurate. We can directly perform an interactive prediction on the پیش گوئ کرنا۔ tab, either in batch or single (real-time) prediction. In this example, we made a few changes to certain column values and performed a real-time prediction. Canvas shows us the prediction result along with the confidence level.
Let’s say we have an existing customer who has the following usage: Night Mins
40 اور Eve Mins
is 40. We can run a prediction, and our model returns a confidence score of 93.2% that this customer will churn (True
). We might now choose to provide promotional discounts to retain this customer.
Let’s say we have an existing customer who has the following the usage: Night Mins
40 اور Eve Mins
is 40. We can run a prediction, and our model returns a confidence score of 93.2% that this customer will churn (True
). We might now choose to provide promotion discounts to retain this customer.
Running one prediction is great for individual what-if analysis, but we also need to run predictions on many records at once. Canvas is able to run batch predictions, which allows you to run predictions at scale.
نتیجہ
In this post, we showed how a business analyst can create a customer churn model with SageMaker Canvas using sample data. Canvas allows your business analysts to create accurate ML models and generate predictions using a no-code, visual, point-and-click interface. A marketing analysist can now use this information to run targeted retention campaigns and test new campaign strategies faster, leading to a reduction in customer churn.
Analysts can take this to the next level by sharing their models with data scientist colleagues. The data scientists can view the Canvas model in ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو, where they can explore the choices Canvas AutoML made, validate model results, and even productionalize the model with a few clicks. This can accelerate ML-based value creation and help scale improved outcomes faster.
کینوس کے استعمال کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، دیکھیں بنائیں، شیئر کریں، تعینات کریں: کس طرح کاروباری تجزیہ کار اور ڈیٹا سائنسدان بغیر کوڈ ML اور Amazon SageMaker Canvas کا استعمال کرتے ہوئے وقت سے مارکیٹ میں تیزی سے حاصل کرتے ہیں۔. بغیر کوڈ کے حل کے ساتھ ایم ایل ماڈل بنانے کے بارے میں مزید معلومات کے لیے، دیکھیں ایمیزون سیج میکر کینوس کا اعلان کرنا - کاروباری تجزیہ کاروں کے لیے ایک بصری، بغیر کوڈ مشین لرننگ کی صلاحیت.
مصنف کے بارے میں
Henry Robalino is a Solutions Architect at AWS, based out of NJ. He is passionate about cloud and machine learning, and the role they can play in society. He achieves this by working with customers to help them achieve their business goals using the AWS Cloud. Outside of work, you can find Henry traveling or exploring the outdoors with his fur daughter Arly.
Chaoran Wang is a Solution Architect at AWS, based in Dallas, TX. He has been working at AWS since graduating from the University of Texas at Dallas in 2016 with a master’s in Computer Science. Chaoran helps customers build scalable, secure, and cost-effective applications and find solutions to solve their business challenges on the AWS Cloud. Outside work, Chaoran loves spending time with his family and two dogs, Biubiu and Coco.
- سکے سمارٹ۔ یورپ کا بہترین بٹ کوائن اور کرپٹو ایکسچینج۔
- پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ مفت رسائی۔
- کرپٹو ہاک۔ Altcoin ریڈار. مفت جانچ.
- Source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/predicting-customer-churn-with-no-code-machine-learning-using-amazon-sagemaker-canvas/
- "
- 000
- 10
- 100
- 11
- 2016
- 7
- 9
- ہمارے بارے میں
- رفتار کو تیز تر
- تک رسائی حاصل
- اکاؤنٹ
- درست
- اعمال
- ایڈیشنل
- منتظم
- منتظمین
- اعلی درجے کی
- تمام
- ایمیزون
- تجزیہ
- تجزیہ کار
- ایپلی کیشنز
- مناسب
- تقریبا
- رقبہ
- اوصاف
- دستیاب
- اوسط
- AWS
- BEST
- سے پرے
- سب سے بڑا
- سرحد
- تعمیر
- عمارت
- بناتا ہے
- کاروبار
- کاروبار
- خرید
- فون
- مہم
- مہمات
- حاصل کر سکتے ہیں
- امیدوار
- کینوس
- قسم
- کچھ
- چیلنجوں
- تبدیل
- چارج
- انتخاب
- میں سے انتخاب کریں
- طبقے
- درجہ بندی
- بادل
- کوڈ
- ساتھیوں
- کالم
- مقابلے میں
- کمپیوٹر
- کمپیوٹر سائنس
- آپکا اعتماد
- الجھن
- کنسول
- پر مشتمل ہے
- جاری
- سرمایہ کاری مؤثر
- سکتا ہے
- تخلیق
- تخلیق
- مخلوق
- گاہک
- کسٹمر سروس
- گاہکوں
- ڈلاس
- اعداد و شمار
- ڈیٹا سائنسدان
- گہرے
- تاخیر
- منحصر ہے
- تعیناتی
- تفصیلی
- اس بات کا تعین
- براہ راست
- دکھاتا ہے
- نہیں کرتا
- تعلیم
- مصروفیت
- انجنیئرنگ
- اندازے کے مطابق
- مثال کے طور پر
- موجودہ
- توقع
- تجربہ
- ماہرین
- تلاش
- آنکھ
- عوامل
- خاندان
- اکثر پوچھے جانے والے سوالات
- فاسٹ
- تیز تر
- نمایاں کریں
- خصوصیات
- آخر
- پہلا
- کے بعد
- فارمیٹ
- پیدا
- اہداف
- اچھا
- عظیم
- سب سے بڑا
- بڑھائیں
- ہونے
- مدد
- مدد کرتا ہے
- یہاں
- ہائی
- کس طرح
- HTTPS
- سینکڑوں
- آئکن
- شناخت
- کی نشاندہی
- اثر
- مؤثر
- اہمیت
- اہم
- بہتر
- شامل
- اضافہ
- اضافہ
- انفرادی
- معلومات
- ان پٹ
- بصیرت
- انٹرایکٹو
- انٹرفیس
- بین الاقوامی سطح پر
- IT
- قیادت
- معروف
- جانیں
- سیکھنے
- چھوڑ دو
- سطح
- لائن
- مقامی
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- اہم
- بنانا
- انتظام
- انتظام
- مینیجنگ
- مارکیٹنگ
- ماسٹر کی
- میٹرکس
- مطلب
- پیمائش کا معیار
- برا
- ML
- موبائل
- موبائل فون
- ماڈل
- ماڈل
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- منفی
- تعداد
- تعداد
- تجویز
- اصلاح
- اختیار
- آپشنز کے بھی
- دیگر
- باہر
- جذباتی
- کارکردگی
- کھیلیں
- پالیسیاں
- مثبت
- ممکن
- ممکنہ
- پیشن گوئی
- کی پیشن گوئی
- پیشن گوئی
- حال (-)
- خوبصورت
- پیش نظارہ
- پرائمری
- عمل
- پروفائل
- منافع
- فروغ کے
- پروموشنل
- فراہم
- فراہم کرتا ہے
- فوری
- اصل وقت
- تجویز ہے
- ریکارڈ
- ریکارڈ
- کو کم
- باقی
- کو ہٹانے کے
- ضرورت
- وسائل
- نتائج کی نمائش
- واپسی
- آمدنی
- کا جائزہ لینے کے
- رسک
- رن
- چل رہا ہے
- توسیع پذیر
- پیمانے
- سائنس
- سائنسدان
- سائنسدانوں
- سیکنڈ
- محفوظ بنانے
- سروس
- مقرر
- سیکنڈ اور
- اشتراک
- اسی طرح
- سادہ
- سائز
- So
- سوسائٹی
- ٹھوس
- حل
- حل
- حل
- کچھ
- تیزی
- خرچ
- خرچ کرنا۔
- معیار
- حالت
- درجہ
- ذخیرہ
- حکمت عملیوں
- لینے
- ہدف
- ٹیم
- ٹیلی کمیونیکیشن کی
- ٹیسٹ
- ٹیسٹ
- ٹیکساس
- وقت
- آج
- سب سے اوپر
- ٹریننگ
- سفر
- بھروسہ رکھو
- TX
- سمجھ
- یونیورسٹی
- us
- استعمال کی شرائط
- صارفین
- قیمت
- اس بات کی تصدیق
- لنک
- وائس
- ویب سائٹ
- کیا
- کیا ہے
- چاہے
- ڈبلیو
- وکیپیڈیا
- کام
- کام کر
- گا