✅ 실전 프로젝트: 고객 이탈 예측 모델 만들기 (7편)

 

✅ 실전 프로젝트: 고객 이탈 예측 모델 만들기 (7편)

– 데이터를 활용한 예측 모델링의 시작!

고객의 이탈(Churn)은 대부분의 기업에서 중요한 비즈니스 문제입니다.
기존 고객을 유지하는 것이 신규 고객을 확보하는 것보다 훨씬 저렴하기 때문에,
고객 이탈을 사전에 예측하고 대응 전략을 수립하는 것은 매우 중요합니다.

이번 실전 프로젝트에서는
✅ 실제 고객 데이터를 이용해
✅ Python 기반의 머신러닝 모델을 구축하여
✅ 이탈 여부를 예측하는 전 과정을 실습합니다.

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🎯 프로젝트 목표

목표: 고객 특성과 사용 이력을 기반으로
이탈할 가능성이 높은 고객을 미리 예측하여 마케팅 전략 수립에 활용한다.

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📁 데이터 설명 (예시)

컬럼명 설명

customer_id	고객 고유 ID
age	나이
gender	성별
membership	회원 등급 (basic, premium, vip 등)
purchase_count	최근 6개월 간 구매 횟수
last_login	마지막 로그인 날짜
churn	이탈 여부 (0: 유지, 1: 이탈) ← 예측 대상

※ 실제 프로젝트에선 Kaggle이나 공공데이터포털에서 비슷한 형식의 데이터를 가져올 수 있습니다.

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🛠️ Step 1: 데이터 로드 및 기본 전처리

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
df = pd.read_csv("customer_data.csv")

# 결측값 처리
df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)
df.dropna(subset=['membership', 'purchase_count'], inplace=True)

# 범주형 인코딩
df = pd.get_dummies(df, columns=['membership', 'gender'], drop_first=True)

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🧹 Step 2: 타겟/피처 분리 및 데이터 분할

from sklearn.model_selection import train_test_split

# X (입력 데이터), y (타겟 데이터)
X = df.drop(['customer_id', 'churn'], axis=1)
y = df['churn']

# 훈련/테스트 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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🤖 Step 3: 로지스틱 회귀 모델 학습

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 모델 정의 및 학습
model = LogisticRegression(max_iter=500)
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

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📈 Step 4: 성능 평가

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix

print("정확도:", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("분류 리포트:\n", classification_report(y_test, y_pred))
print("혼동 행렬:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))

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🌲 Step 5: Random Forest 모델로 성능 개선

반응형

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)
rf_pred = rf_model.predict(X_test)

print("랜덤포레스트 정확도:", accuracy_score(y_test, rf_pred))

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🔍 Step 6: 중요 변수 시각화

import matplotlib.pyplot as plt

importances = pd.Series(rf_model.feature_importances_, index=X.columns)
importances.sort_values().plot(kind='barh')
plt.title("특성 중요도")
plt.show()

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✅ 결과 분석 및 인사이트 도출

• 중요 피처 예시:
  • purchase_count, last_login, membership_premium
• 인사이트:
  • 구매가 적고 마지막 로그인이 오래된 고객의 이탈률이 높다
  • 기본 회원보다 프리미엄 회원의 이탈률이 낮다
• 활용 방안:
  • 이탈 가능성이 높은 고객에게 프로모션 제공
  • 자동화된 알림 시스템 도입 (e.g. 30일 미접속 고객 타겟팅)

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✅ 마무리

이번 글에서는
✔ 실제 고객 데이터를 활용하여
✔ 머신러닝 분류 모델을 구축하고
✔ 이탈 가능성을 예측하는 실전 분석 프로젝트
를 수행해보았습니다.

실무에서 데이터 분석가가 하는 일의 흐름을
데이터 수집 → 전처리 → 모델링 → 인사이트 도출까지
한눈에 익힐 수 있는 좋은 예시입니다.

다음 편에서는
**"데이터 분석가의 커리어와 성장 전략: 실무 프로젝트 이후의 방향"**을 다루겠습니다.
이제 분석가로서 커리어를 어떻게 이어가야 할지,
포트폴리오, 면접, 이직 전략까지 함께 정리해보겠습니다!

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