在电信客户流失分析中,常用的数据源包括客户基本信息(如年龄、性别、居住地等)、通话记录(如通话时长、通话次数、通话费用等)、账单信息(如账单金额、支付方式、支付时间等)、客户服务记录(如投诉次数、投诉类型、服务满意度等)以及其他相关数据(如客户上网行为、短信发送频率等)。这些数据需要经过清洗、去重、标准化...
(2)年龄:插入新的数据透视表,将流失拖入行中,老年人拖入筛选项,流失拖入值选项,将值显示方式设置为列百分比得到如下结果: 用饼图展示数据: 非老年客户流失率>>老年客户群体 老年用户中,流失率41.68%,有将近一半的老年用户流失掉。非老年用户中,流失率23.61%。 可见年...
可以发现使用光纤的用户客户流失的更严重。 为了分析原因,构建网络服务与每月缴纳金额的数据透视表,并对列进行分组。 e. 客户使用电信服务的时间与客户流失的关系 首先,插入使用月数列,该列利用总付费金额/每月付费金额后取整,得出用户使用电信服务的月数。 使用月数 处理异常值。发现异常值是由于总金额列为空。默认...
电信客户流失数据分析python3 1.描述性统计(探索性的数据分析)不是所有项目都要用复杂的方法,描述性统计是偏简单的方法。案例1:电信公司客户是电信公司最大的资产,客户行为存在于交换机的通话记录了解客户行为成为电信公司的趋势,1.帮助电信公司找出有电话线路需求的客户让其承接多几条电话线路,就能给公司带来更大的...
4、行为维度分析 电子支付更容易流失客户。 无纸化账单的客户更容易流失。 月费率越高越容易流失客户,总费用少的用户容易流失 三、 总结 (1)用户流失与性别gender无关。 (2)老年人流失比率比较大,原因可能在于老年人对电信套餐认识不深,普及度较低,容易流失老年人客户。
电信客户流失分析 1、数据理解 导入数据集文件、查看数据集前5条信息,查看数据集大小和摘要信息。 1 2 3 4 5 6 df = pd.read_csv('../input/telco-customer-churn/WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv') df.head() df.shape #执行df.shape会返回一个元组,该元组的第一个元素代表行数,第二个元素...
在撰写大数据电信客户流失预测报告时,核心要点包括:数据收集与预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化、结果解读与业务应用。其中,数据收集与预处理是整个分析流程的基础。首先,需要从多个数据源收集客户信息,包括通话记录、上网行为、账单支付记录等。然后,对数据进行清洗、缺失值填补和规范化处理,确保数据质量...
此次分析数据来自于IBM Sample Data Sets，统计自某电信公司一段时间内的消费数据。共有7043笔客户资料，每笔客户资料包含21个字段，其中1个客户ID字段，19个输入字段及1个目标字段-Churn（Yes代表流失，No代表未流失），输入字段主要包含以下三个维度指标：用户画像指标、消费产品指标、消费信息指标。字段的具体说明如下...
将从以下方面进行分析:1.背景 2.提出问题 3.理解数据 4.数据清洗 5.可视化分析 6.用户流失预测 7.结论和建议 本项目带你根据以上过程详细分析电信客户数据! 01 背景 关于用户留存有这样一个观点,如果将用户流失率降低5%,公司利润将提升25%-85%。如今高居不下的获客成本让电信运营商遭遇“天花板”,甚至陷入获客...
使用python建模电信客户流失分析和预测 项目说明:基于逻辑回归的电信用户流失分析与建模 项目数据:kaggle 获取一个新客户的成本远低于挽留或者维系一个老客户的成本 如何挽留更多用户成为一项关键业务指标,为了更好运营用户,首先要了解流失用户的特征,分析流失原因,并合理预测下个阶段的预测用流失率,确定挽留目标用户群体并...