Kaggle challenge Telecom Customer Churn Prediction

#kaggle challenge　解約率を下げよう
　法人のビジネスにとって解約率を下げることは極めて重要である。お客様都合で解約されるよりも競合解約されることの方がコントロールがしやすい。なぜなら、努力が効くからだ。
　では実際に解約率がだから高まってしまうのか考えてみよう。
もう一つ考えなければいけないことが解約の理由だろう。ビートゥービーのビジネスにおいても、個人の役割は重要である。
ディシジョンメーキングユニットをしっかりと考えないと全体像見誤る。放置的に考えなければいけない点だ。それから顧客の事だけを見ていてはいけない。社内のことも考える必要は営業の色だ営業の色が落ちている場合それにはお客様との関係が良くなって良くないことがある。なぜ営業が苦しんでいるのかそのその本質をデータからつまびらかにしたい。
　顧客満足度と同時に従業員満足度を考えなければならない。そしてその顧客とは誰なのかを考えなければいけないところにビジネスビジネスの難しさがある。目の前のお客様だけ見たしてもうまくいかないのだ。
　営業活動において3つの視点が必要だ。顧客の視点、自社の視点、競合の視点だ。このバランスによって日ごろの、勝敗は決まっている。だからここをしっかりと考えることが必要になるのだ。
　では機械学習のステップについて考えてみたいと思う。
まず目標と履修を設定することが必要だ。次にデータ取得と探索をすることが必要だ。次にモデル化だ。その次に解釈しプレゼンテーションを行う必要がある。最後にデータを準備し実装し補修する必要がある。
まず1番目にプロジェクトの目標定義する必要がある。ビジネスが抱える課題を特定する。ドメイン知識を取得しリスクと成功基準を考察する。その後プロジェクトの継続の可否を判断しよう。その次にデータを取得して探索する。適切なデータの探索を行い予測ターゲットの定義をしましょう。探索的データの解析とリーケージを見つけて良くすることが必要です。フィーチャーエンジニアリングが必須です。データをモデル化し特徴量を選択モデルを構築した後モデルの検証と洗濯をしましょう。解釈して伝達します。モデルの選択をし、モデルを比較しインサイトの伝達をするのです。データの準備と予測実装星が必要です。データの準備バッチAPIを使った予測の実装予測結果の関連データのモニタリングもします。
　実際にkaggle challengeで行ってみましょう。