使用带有滞后的机器学习预测客户流失

Question

我按时间序列（每月）有5000个客户数据，如下所示：

这是我第一次处理时间序列数据。有人可以提前解释一些针对流失预测概率的策略（3个月，6个月）吗？

我很困惑，因为对于每个客户，提前3或6个月的搅动概率将为零（根据目标）。那么我应该看到一些趋势还是创建滞后变量？

但是我仍然不知道是否回归，目标变量是什么。

Answer 1

您可以使用滞后函数，然后定义流失并使用预测模型进行流失。如我所见，购买产品类别时，您可以将过去3个月的滞后时间用于唯一的客户ID，然后定义3个月的客户流失率