通过该案例，首先，我们掌握建立客户流失模型的方法，以及如何输出高流失风险的客户名单。其次，我们掌握了在输入变量较多的情况下，应该如何去筛选出重要的变量，以保证模型的效果。最后，我们还从该案例中体会到评估模型的预测能力，并不只看模型的总体的准确度，有时我们更关注模型对目标变量中某个类别的预测能力，比如在该案例中我们更关注的是模型对流失客户的预测能力，这种情况下我们就不能只关注模型整体的准确度，更关心模型对流失客户的预测准确度。
要想成功建立流失模型，其四个关键是：定义流失的商业含义、理解流失结果的使用、明确流失建模对数据的要求，以及设计对时间稳健的流失模型。当然，客户流失分析系统必须针对各种不同的种类分别定义业务问题，分别操作运行。如果运营商能够把握好这些要点，就非常容易将模型推广和应用到实际的营销当中，并且以概率为流失度量，还可以对营销数量进行灵活的控制。
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