面试题答案
一键面试1. 分析业务需求
客户流失预测的核心目标是通过分析客户与企业之间的关系以及客户行为等数据，预测哪些客户可能会流失。这需要从图结构数据中挖掘出能够反映客户忠诚度、活跃度等方面的信息。
2. 分析数据特点
- 节点类型：可能存在客户节点、产品节点、交易节点等不同类型节点。客户节点包含客户属性信息，如年龄、性别、消费习惯等；产品节点包含产品特性；交易节点记录每次交易的相关信息。
- 边类型及权重：边可能表示客户与产品的购买关系、客户与客户之间的社交关系（若存在）等。边的权重可以表示购买频率、消费金额等。
3. 算法选择及理由
- PageRank算法：
- 选择理由：若客户之间存在某种类似社交网络的关系（例如客户之间有推荐、交流等行为，形成了一个图结构），PageRank算法可以用于衡量每个客户在这个网络中的重要性。重要性高的客户往往对其他客户有较大影响力，他们的流失可能带动一批客户流失，或者他们的留存对稳定其他客户有积极作用。同时，如果将产品也纳入图中，客户与产品频繁交互（购买等）也可以作为一种权重影响PageRank值计算，能反映出对产品依赖度高的客户。
- 预期效果：通过PageRank算法计算出每个客户的重要性得分，得分较低且近期行为出现异常（如消费频率降低等）的客户，可作为潜在流失客户。这有助于企业优先关注那些在客户网络中有影响力且可能流失的客户，采取针对性的挽留措施。
- 最短路径算法：
- 选择理由：假设在数据中存在客户从首次接触企业到当前状态的一系列行为路径（例如从注册、浏览产品、首次购买、多次购买等形成的路径），最短路径算法可以找到从客户获取到当前状态的最典型路径。若某个客户偏离了这条典型路径，可能意味着其行为出现异常，有流失风险。另外，如果考虑客户从当前状态到流失状态（若能定义流失状态节点）的最短路径，也能评估客户距离流失的“远近”。
- 预期效果：帮助企业发现行为模式异常的客户，及时干预。同时，通过对大量客户最短路径的分析，可以进一步优化客户留存策略，如在典型路径关键节点上加强客户服务等。
4. 总结
在客户流失预测案例中，需综合考虑业务场景下数据所构成图的结构和节点、边的特点。PageRank算法适用于挖掘客户网络中的关键客户及产品依赖度高的客户；最短路径算法适合分析客户行为路径异常情况。两种算法从不同角度为客户流失预测提供有力支持，可根据实际数据情况和业务重点选择或结合使用。