我一直在使用在线时装公司数据集开展一个单独的项目。我的目标是建立一个流失预测模型。为了做到这一点，我设置了一个流失标准，以便客户在 12 个月不活动的情况下流失。但是我在决定训练模型的数据时间线时感到困惑。由于客户流失期是特定于客户的，因此我无法设置特定的日期间隔。我的数据集介于 2015 年和 2018 年 3 月之间，我认为选择一个在 2016 年有交易的样本客户会很好。然后我在数据集中取了最后一个可用日期，即 2018 年 3 月的某一天，并回顾了 12 个月确定谁流失了。然后我选取了我选择的那些在 2016 年进行交易的客户，并在可用数据期间（2015-2018 年）获取了他们的所有交易数据。我还在模型中添加了一个功能，检查客户在过去 3 个月内是否有交易作为二进制变量。但是，我觉得这里有一个错误。我是一个自学成才的人，我找不到合适的指南来在互联网上构建模型。大多数流失预测模型都没有足够详细地讨论数据准备。我希望有人与我分享他们宝贵的想法