例如：对于二分的标志变量，也可以将它
们转化为连续变量，即将标量的一个取值
记为，另一个取值记为。这样，如果将理
解为,将理解为。则这个标志变量可以理解
为是分布在之间的一个连续变量，只不过
这个连续变量比较特殊，在观察到数据中
只有和两个取值。
离散变量向离散变量的转化。
当离散变量的类别数特别多时，可
以对它们适当的归并，例如将个数特别少
确定数据挖掘目标 对客户进行分群，寻找高流失的客户群 建立规则，描述那些可能流失的客户特征 建立打分模型，对客户流失可能性进行评
客户流失分析 (数据挖掘案例分析)
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培训大纲
一、统计知识 二、案例背景 三、商业理解 四、数据理解与数据准备 五、建立模型与模型评估 六、模型应用 七、总结
(即跨行业数据挖掘标准流程”的缩写),是一种业界认可 的用于指导数据挖掘工作的方法。
指标变量获取
从业务系统中取出的数据都是根据业务的需 要考虑设计的,但往往不能达到取得良好数据挖掘 结果的目的.这时需要对数据进行各种变换或者生 成相关的衍生变量。下面介绍一些数据的常用变 换形式和衍生变量生成的常用方法。 、单变量的变换
②、比例相对指标：用来反映总体中各组成部分所占 比例的一个指标。
指标变量获取
、衍生变量
对时间序列数据有以下一些常用的生成衍生变量的方 法：
①、滞后类指标：对于时间序列数据，各条记录之间 联系更加紧密，我们通常会取上一条记录（例如代表上月 取值）及上年同期（例如去年同月），与当前记录相比得 到环比增长率（例如本月值上月值）和同比增长率(例如 本月值上年同期值);为了消除波动，有时我们还对多个时 间段数值进行求和、平均等操作。例如股市中常用的股价 日平均值，这类指标可以被归结为滞后类指标。
趋势获取
、波动类指标 对时间序列变量来说，趋势只反映了大致
方向，但是这个方向的过程是一帆风顺，还是惊 淘骇浪呢？可以使用波动指标来进行度量。简单 地，可以使用标准差或变异系数来衡量波动，也 可以使用如下公式计算波动：
波动值 最平 大最 均 值小 值值
为了建立模型的便利，经常要对现有的变量 进行某种形式的变化。这里总结出以下几个类型 的单变量变换方法。
指标变量获取
连续变量向连续变量的转化。连续变量的变换通 常有这样几种情况：
①使数据便于计算和比较进行的变化，例如由单 位是分变为单位是元、入网时间（时间型号变量） 向在网时长的转化
②为了修正数据的分布对数据进行适当的变化,例 如对数变换、倒数变换等
培训大纲
一、指标变量获取 二、案例背景 三、商业理解 四、数据理解与数据准备 五、建立模型与模型评估 六、模型应用 七、总结
案例背景
现在假设你是电信企业的一个数据分析经理，发现最 近电信市场又在血拼，竞争对手不断挖公司的墙角，公司 的高端客户这个月又流失了不少。
公司打算组织一个市场营销活动来遏止这种趋势，可 是这个客户挽留活动毕竟只是公司众多市场活动中的一个， 预算也有限。
①、按照等距离进行分箱
②、按照等数量进行分箱
③、按照分布进行分箱。
例如把数据分为段，小于平均数个标准差为第一段；
大于平均数个标准差且小于平均数个标准差为第二段；大
于平均数个标准差为第三段。
指标变量获取
离散变量向连续变量的转化。
对于有些分级类型的离散变量，可以
将它理解为对连续变量做处理和建立模型。
指标变量获取
、衍生变量
为了更清晰的说明衍生变量的生成，我们把数据分为 两类：一类是横截面数据（指某一时点上收集到的数据）， 另一类是时间序列数据，一条记录代表一个时间点或者时 间段上的取值，通常会有一个表示时间的变量。
对横截面数据的衍生变量来说有以下一些常用的生成 衍生变量的方法：
①、强度相对指标：有一个联系的两个指标之间相比 的结果得到的指标。例如平均通话时长总通话时长总通话 次数
对客户进行有效的管理，尽可能的减少客 户的流失和跳网是一个紧迫的问题。这里 将介绍数据挖掘在移动通信业关于客户流 失研究中的应用。
• 数据挖掘技术将提供功能强大的模型，可
以回答诸如“哪些客户最可能流失？”和 “为什么这些客户会流失？”等问题。
商业理解
流失与哪些因素相关
顾客年龄？性别？收入？行业？话费水平？ 话务质量？
③使不同量纲和数量级的数据具有可比性的变化， 即标准化变化。标准化变换通常有两种形式：一 种是 （原值平均值）标准差，另一种是（原值最 小值）（最大值最小值），这种变换后取值范围 在之间。
指标变量获取
连续变量向离散变量的转化。一个变量取值是大是小，往 往只是相对而言，分析中经常需要把一个连续取值变换为 离散的分级变量以使业务上更好理解。连续变量向离散变 量的转化可以完全基于业务来考虑，比如对客户的年龄分 群，有些企业就是把岁算作他们的青年客户。如果从统计 学角度考虑，连续型变量向离散型变量转换主要是进行分 箱变换，可以分为三种：
②、汇总类指标：
汇总类指标：求和，平均值，最小值，最大值，标 准差，记录数等。
指标变量获取
、趋势类指标 对时间序列变量来说，一个重要的方面是看趋势。例如在这个
案例中，我们特别关注每个客户的通话时长等指标的趋势，是变多， 变少，还是随机性的波动？我们有理由猜测，如果一个客户的通话 时长趋势是变少，那么这个客户流失的可能性会更大。但是如何衡 量趋势呢？最朴素的想法是用最后一个月的取值除以第一个月的取 值看增长率，但是这样会丢失很多中间月份的数据信息。我们还可 以使用下面的方法来查看趋势。即建立变量与时间的回归模型（例 如在这个案例中，自变量为月份，因变量为通话时长），将自变量 的回归系数作为趋势（也可以使用标化回归系数作为趋势),这个值 大于０，则趋势是变多；这个值小于０，则趋势是变少。趋势的计 算公式如下(以作为月份，代表通话时长，代表月份数量),则：
看看数据仓库里积累了那么多数据，能不能挖挖这些 数据，
①、看看哪些客户可能会流失？ ②、这些客户都有些啥特征？ ③、做这样的市场活动大概会有啥投资汇报？
培训大纲
一、指标变量获取 二、案例背景 三、商业理解 四、数据理解与数据准备 五、建立模型与模型评估 六、模型应用 七、总结
商业理解
• 通信业是一个竞争异常激烈的行业，如何