Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво

AI в теста за прогнозиране на изтичането на клиенти

Прегледайте как моделите за оттегляне използват поведенчески истории, дефинират прозорци за прогнозиране, справят се с небалансирани резултати и насочват усилията за задържане.

Свързани ръководни пътекиAI при прогнозиране на оттеглянето на клиенти
Въпрос 1 на 8

Какво означава „отлив на клиенти“?

Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

  1. Какво означава „отлив на клиенти“?
    • Клиенти, които анулират или спират да използват продукт или услуга
    • Клиентите увеличават разходите си
    • Процесът на привличане на нови клиенти
    • Вид маркетингов имейл
  2. Като какъв тип проблем с машинното обучение обикновено се оформя предвиждането на отлив?
    • Клъстериране без надзор
    • Контролирана класификация, използваща исторически етикетирани данни
    • Подсилващо учене от награди
    • Генериране на изображения
  3. Защо обикновената точност е лош показател за моделите на отлив?
    • Точността е невъзможна за изчисляване
    • Точността работи само за изображения
    • Наборите от данни за отлив са небалансирани, така че прогнозирането „без отлив“ за всички може да изглежда много точно
    • Отливът няма измерим резултат
  4. Какво е „изтичане на данни“ в този контекст?
    • Клиентите споделят своите пароли
    • Загуба на клиентски записи от хакери
    • Бавни заявки към база данни
    • Функция, която случайно кодира резултата, като дата на анулиране, увеличавайки ефективността
  5. Кое семейство алгоритми е особено популярно за таблични данни за отлив?
    • Градиентно подсилени дървета на решения като XGBoost и LightGBM
    • Конволюционни невронни мрежи
    • Повтарящи се невронни мрежи за аудио
    • K-означава само групиране
  6. Какво добавя „моделирането на повишаване“ отвъд стандартното предвиждане на отлив?
    • Това кара модела да работи по-бързо
    • It estimates which customers may be more likely to benefit from an intervention
    • Премахва необходимостта от всякакви данни
    • Работи само за нови клиенти
  7. Which feature group can help a churn model detect weakening customer engagement?
    • The color of the customer’s profile image
    • A feature recorded only after cancellation has occurred
    • Recent activity and usage frequency, alongside contract and support history
    • The model’s GPU temperature during training
  8. What should a team define when labeling a churn model’s prediction target?
    • The color scheme of the account dashboard
    • The number of features before collecting customer history
    • A fixed decision threshold before model training begins
    • A clear prediction horizon, such as whether a customer will leave within the next 30 or 90 days