# 解約問題の枠組み

> 解約問題の枠組み - DataRobotのチャーンモデルに基づくB2Cリテールの例とB2Bの例を使用して、チャーンを成功裏にモデル化するのに必要な問題の枠組みとデータ管理のステップについて説明します。

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## Primary page

- [解約問題の枠組み](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/data-enrichment-prep/ml-churn.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

[GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス](https://github.com/datarobot-community/ai-accelerators/blob/main/use_cases_and_horizontal_approaches/churn_problem_framing_feature_eng/Churn_Before_Modelling.ipynb)

顧客維持はいかなるビジネスでも成功の中心であり、機械学習はチャーンに対処する方法として頻繁に提案されます。 チャーンデータセットにすぐに没頭したいと誘惑されがちでますが、結果を改善するには、問題を正しく組み立てる必要があります。 最初にそうすることで、トレーニングされたモデルに基づいてビジネスがアクションを起こすことができるかどうか、そしてユーザーの努力が価値があるかどうかが決まります。

このアクセラレーターブログでは、モデリングを開始する前に必要な問題の組み立てとデータ管理のステップについて説明します。 これは、2つの例を使用して概念を示します。B2C小売の例と、DataRobotの内部チャーンモデルに基づくB2Bの例です。