ग्राहक चंचलता की भविष्यवाणी करने के लिए, हम एक मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग कर सकते हैं जो ग्राहक के जनसांख्यिकीय डेटा, ग्राहक गतिविधि डेटा और ग्राहक चंचलता की जानकारी का उपयोग करता है। चंचलता की भविष्यवाणी करने के लिए हम एक मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग कर सकते हैं जैसे कि सहसंबंध विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन डेटा में प्रवृत्तियों और पैटर्न की पहचान करने के लिए। डेटा प्रीप्रोसेसिंगः पहले, हमें डेटा को साफ करके, लापता चरों को संभालने और आयामी मानों को एन्कोड करके डेटा तैयार करने की आवश्यकता है। यह कदम डेटा की परिमाणात्मकता को कम करने के लिए है। चंचलता की भविष्यवाणी करने के लिए तैयार होने के बाद, हम एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर सकते हैं।
डेटासेट जिसमें ग्राहक जनसांख्यिकीय डेटा, ग्राहक गतिविधि डेटा और ग्राहक चर्न जानकारी शामिल है।
ग्राहक चर्न की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल बनाएं।