用 SQL和Tableau做客户流失分析

关于数据分析领域，我最喜欢的事情之一是将杂乱的数据转化为对企业产生影响的可操作项目。如果你想了解更多关于数据分析的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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感谢Maven Analytics，几周前我得到了一家电信公司的客户流失数据，并进行了客户流失分析，目的是识别高价值客户/流失风险，提高客户留存率。

像往常一样，使用Tableau分享之前，我喜欢在SQL中进行数据预处理和EDA。

数据探索和讲故事

推动分析的主要问题很简单——我们如何填补因客户流失，尤其是高价值客户流失而导致的收入损失。

考虑到我们的主要问题，我需要了解监控的KPI。我选择通过收入来衡量流失率，而不是客户数量。查看收入的方法也不止一种——总收入、平均月收入和月费用。

我需要回答的第一个问题是什么使客户具有高价值。主要因素：客户职位、推荐人数（这对业务非常有价值）、他们在我们的服务上花费了多少、他们有多大的收入潜力。确定客户是否具有高价值的vizQL（Tableau’s version of SQL）公式如下所示：

IF [Total Revenue] > {FIXED: PERCENTILE([Total Revenue], 0.5)}
AND [Contract] != “Month-to-Month”
AND [Number of Referrals] > 0
THEN TRUE
ELSE FALSE
END

接下来，我挑选出前五个流失原因（不包括“不知道”），并将其与我们业务运营的各个方面相关联，以提出可操作的项目（例如：对于因下载速度而离开竞争对手的客户，查看他们的互联网类型）。在Tableau中深入了解了客户的价值状态。

这是SQL代码，和我的思考过程注释。

这是展示我的发现和建议的Tableau Viz(交互式)。

项目总结

我在这个数据集上花了很多时间，因为它有很多层，选择正确的数据进行分析是一个挑战和艺术。例如，有时我认为每当看到地理空间数据时，创建地图是一种反射，但在这种情况下，我发现即使按位置切分数据，仍然无法根据发现的信息提出计划，这让我想起提出主要问题并让其主导分析的重要性。

在Tableau的可视化方面，这种分析让我认识到了简单性的影响。最初，由于我有流失类别和具体原因，用树状图(Dendrogram)或桑基图(Sankey Diagram)来说明层次关系（我确实制作了这两个图，但在生成最终报告时忽略了，它们看起来很花哨；）。虽然有时复杂的图表信息量更丰富，但对于读者来说可能更不容易接受。除此之外，就我的分析而言，总体流失类别与具体流失原因没有多大关系，因为流失原因最后是帮助我确定和执行计划的。

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原文作者：Sisi Yao
翻译作者：明慧
美工编辑：过儿
校对审稿：Miya
原文链接：https://medium.com/@s.yao/data-analysis-with-sql-and-tableau-customer-churn-analysis-d13bc1ba8ac0