干货｜只需5步，手把手教你识别客户购买意愿(附代码数据)

工作中是否经常遇到这样的场景：业务部门希望通过营销活动来提高产品的销量，但是预算是有限的。在预算允许范围内，如何更多的提升转化率是每个从事数据分析、数据挖掘人员需要面临的问题。

本篇将以银行营销活动相关数据为例，手把手教大家如何识别客户是否有意愿购买该银行的产品，针对高意愿客户进行精准营销来提升转化率。废话不多说，下面开始详细介绍我们的解决方案。

原文链接如下：

干货｜只需5步，手把手教你识别客户购买意愿(附代码数据)

数据说明

数据中包含客户基本信息、活动行为信息。在实际场景中，如果有客户的偏好信息，参与活动历史信息等，也可以加入其中。

数据预处理

1、数据查看

我们可以看到数据共计 25317 行，空数据暂无，详情如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
train=pd.read_csv('train_set.csv')
test=pd.read_csv('test_set.csv')
train.info()

2、数据预处理

对源数据进行观察，可以发现分类字段有’unknown’这个类别，此时将该类别也当作缺失值，进一步查看

# 对object型数据查看unique
str_features = []
num_features=[]
for col in train.columns:
    if train[col].dtype=='object':
        str_features.append(col)
        print(col,':  ',train[col].unique())
    if train[col].dtype=='int64' and col not in ['ID','y']:
        num_features.append(col)
train.isin(['unknown']).mean()*100

通常对于缺失值的处理，最常用的方法无外乎删除法、替换法和插补法。

• 删除法是指将缺失值所在的观测行删除（前提是缺失行的比例非常低，如 5%以内），或者删除缺失值所对应的变量（前提是该变量中包含的缺失值比例非常高，如 70%左右）
• 替换法是指直接利用缺失变量的均值、中位数或众数替换该变量中的缺失值，其好处是缺失值的处理速度快，弊端是易产生有偏估计，导致缺失值替换的准确性下降
• 插补法则是利用有监督的机器学习方法（如回归模型、树模型、网络模型等）对缺失值作预测，其优势在于预测的准确性高，缺点是需要大量的计算，导致缺失值的处理速度大打折扣

这里观察到 contact 和 poutcome 的’unknow’类别分别达到 28.76%和 81.67%，在展示数据后考虑进一步处理，job 和 education 的 unknown 占比较小，考虑不对这两个特征的 unknow 进行处理。

数据分析

下面我们对源数据进行数据分析，数据字段分为离散变量和连续变量，下面我们将逐一进行分析。

1、离散变量

plt.figure(figsize=(15,15))
i=1
for col in str_features:
    plt.subplot(3,3,i)
    # 这里用mean是因为标签是0，1二分类，0*0的行数(即没购买的人数)+1*1的行数(购买的人数)/所有行数=购买率
    train.groupby([col])['y'].mean().plot(kind='bar',stacked=True，rot=90,title='Purchase rate of {}'.format(col))
    plt.subplots_adjust(wspace=0.2,hspace=0.7)  # 调整子图间距
    i=i+1
plt.show()

通过可视图我们可以对每个特征情况进行初步观察，方便分析这些特征是否会影响购买率。

2、连续变量

1、age 年龄

plt.figure()
sns.boxenplot(x='y', y=u'age', data=train)
plt.show()

train[train['y']==0]['age'].plot(kind='kde',label='0')
train[train['y']==1]['age'].plot(kind='kde',label='1')
plt.legend()
plt.show()

从上图我们可以看出两类客户的购买年龄分布差异不大；

2、balance 每年账户的平均余额

train['balance'].plot(kind='hist')
plt.show()

3、duration 最后一次联系的交流时长

plt.figure()
sns.boxplot(y=u'duration', data=train)
plt.show()

4、campaign 在本次活动中，与该客户交流过的次数

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(1,2,1)
sns.boxenplot(x='y', y=u'campaign', data=train)
plt.subplot(1,2,2)
sns.boxplot(y=u'campaign', data=train)
plt.show()

5、pdays 距离上次活动最后一次联系该客户，过去了多久（999表示没有联系过）

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(1,2,1)
sns.boxenplot(x='y', y=u'pdays', data=train)
plt.subplot(1,2,2)
sns.boxplot(y=u'pdays', data=train)
plt.show()

6、previous 在本次活动之前，与该客户交流过的次数

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(1,2,1)
sns.boxenplot(x='y', y=u'previous', data=train)
plt.subplot(1,2,2)
sns.boxplot(y=u'previous', data=train)
plt.show()

特征工程

通过上述对每个特征进行数据分析，我们对数据有了大致了解，下面我们从数据平衡性、数据标准化等角度进行特征工程处理。

1、从训练集查看是否平衡数据集

plt.rc('font', family='SimHei', size=13)
fig = plt.figure()
plt.pie(train['y'].value_counts(),labels=train['y'].value_counts().index,autopct='%1.2f%%',counterclock = False)
plt.title('购买率')
plt.show()

我们可以看到是9:1，数据集是不平衡数据集

2、连续变量即数值化数据做标准化处理

def outlier_processing(dfx):
    df = dfx.copy()
    q1 = df.quantile(q=0.25)
    q3 = df.quantile(q=0.75)
    iqr = q3 - q1
    Umin = q1 - 1.5*iqr
    Umax = q3 + 1.5*iqr 
    df[df>Umax] = df[df<=Umax].max()
    df[df<Umin] = df[df>=Umin].min()
    return df
train['age']=outlier_processing(train['age'])
train['day']=outlier_processing(train['day'])
train['duration']=outlier_processing(train['duration'])
train['campaign']=outlier_processing(train['campaign'])
test['age']=outlier_processing(test['age'])
test['day']=outlier_processing(test['day'])
test['duration']=outlier_processing(test['duration'])
test['campaign']=outlier_processing(test['campaign'])

3、分类变量做编码处理

dummy_train=train.join(pd.get_dummies(train[str_features])).drop(str_features,axis=1).drop(['ID','y'],axis=1)
dummy_test=test.join(pd.get_dummies(test[str_features])).drop(str_features,axis=1).drop(['ID'],axis=1)

4、不平衡数据集处理

X=dummy_train
y=train['y']
X_train,X_valid,y_train,y_valid=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=2020)
smote_tomek = SMOTETomek(random_state=2020)  #SMOTETomek
X_resampled, y_resampled = smote_tomek.fit_sample(X_train, y_train)

数据建模

为了方便讲解，本篇使用逻辑回归进行数据分析建模，在实际工作场景中，我们可以使用随机森林、lgb、xgboost、DNN等模型都是可以的，根据具体场景和建模效果进行选择。

#逻辑回归
param = {"penalty": ["l1", "l2", ], "C": [0.1, 1, 10], "solver": ["liblinear","saga"]}
gs = GridSearchCV(estimator=LogisticRegression(), param_grid=param, cv=2, scoring="roc_auc",verbose=10) 
gs.fit(X_resampled,y_resampled) 
print(gs.best_params_) 
y_pred = gs.best_estimator_.predict(X_valid) 
print(classification_report(y_valid, y_pred))
# 训练集
confusion_matrix(y_resampled,gs.best_estimator_.predict(X_resampled),labels=[1,0])
# 验证集
confusion_matrix(y_valid,y_pred,labels=[1,0])

#画roc-auc曲线
def get_rocauc(X,y,clf):
    from sklearn.metrics import roc_curve
    FPR,recall,thresholds=roc_curve(y,clf.predict_proba(X)[:,1],pos_label=1)
    area=roc_auc_score(y,clf.predict_proba(X)[:,1])
    maxindex=(recall-FPR).tolist().index(max(recall-FPR))
    threshold=thresholds[maxindex]
    plt.figure()
    plt.plot(FPR,recall,color='red',label='ROC curve (area = %0.2f)'%area)
    plt.plot([0,1],[0,1],color='black',linestyle='--')
    plt.scatter(FPR[maxindex],recall[maxindex],c='black',s=30)
    plt.xlim([-0.05,1.05])
    plt.ylim([-0.05,1.05])
    plt.xlabel('False Positive Rate')
    plt.ylabel('Recall')
    plt.title('Receiver operating characteristic example')
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.show()
    return threshold
threshold=get_rocauc(X_resampled, y_resampled,gs.best_estimator_)

roc-auc曲线

上面我们进行了数据训练、数据预测、模型性能评估等操作。

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