大数据-通信运营商客户流失分析与预测
移动运营商的客户流失管理案例分析
通过分析客户流失案例，探究其 原因，为移动运营商提供有效的 客户保留策略。
案例分析的意义
01
02
03
理解客户流失现象
深入剖析客户流失的具体 情况和原因，有助于全面 理解这一现象。
提供决策支持
案例分析为移动运营商制 定针对性的客户保留政策 提供数据支持和理论依据 。
促进业务改进
通过对流失客户的分析， 发现服务中存在的问题和 不足，推动业务流程和服 务质量的改进。
消费者对通信服务的需求日益多样化，对运营商提出更高要求。
未来研究方向与展望
客户价值评估体系
研究构建更完善的客户价值评估体系，实现客户 细分与精准营销。
预测模型优化
不断优化客户流失预测模型，提高预测准确率， 降低运营成本。
跨界合作与创新
探索与其他行业的跨界合作，创新业务模式，提 升客户黏性和满意度。
客户流失原因分析
竞争对手优惠策略
竞争对手通过提供更优惠的套餐、更 丰富的增值服务等手段吸引客户转网 。
服务质量不满意
客户需求变化
随着科技的发展和客户需求的变化， 一些客户对移动运营商提供的传统语 音和短信服务需求减少，转而寻求更 加智能化的服务。
部分客户对移动运营商的网络覆盖、 通话质量、数据传输速度等服务质量 不满意，选择离网。
留方案。
优惠政策与增值服务
02
提供针对性的优惠政策，如话费优惠、流量赠送等，同时增加
增值服务，如免费升级套餐、赠送会员权益等。
情感沟通与关怀
03
加强与客户的情感沟通，了解客户需求与意见，表达关怀与重
视。
挽留措施实施与效果评估
跨部门协作与执行
建立跨部门协作机制，确保挽留 措施得以有效实施。
某电信运营商用户流失原因分析报告
某电信运营商用户流失原因分析报告一、背景介绍随着电信行业的发展，用户流失已经成为运营商面临的重要问题之一。
本报告旨在分析某电信运营商用户流失的原因，以便运营商能够找到相应的解决方案，提高用户留存率。
二、市场调研分析通过市场调研发现，用户流失的主要原因可以归纳为以下几个方面：1. 服务质量问题：用户对网络的不满意度和通话质量的不稳定性是导致流失的最主要原因之一。
时常出现的网络拥堵、信号弱等问题，使得用户无法正常使用通信服务，因而对运营商产生了失望。
2. 价格与套餐不匹配：运营商过多的套餐选择和复杂的计费方式，使得用户很难理清楚自己的使用需求与套餐的匹配度。
过高的价格和缺乏灵活的套餐调整方式，导致用户流失。
3. 无差异化竞争：电信市场竞争激烈，各大运营商在产品和服务上缺乏差异化，导致用户在面临选取运营商时没有明显的优势可言。
4. 用户体验不佳：运营商在客服服务上的不尽如人意也是用户流失的原因之一。
缺乏高效的客户服务和缺乏个性化的推送，使用户感受不到被关注和重视。
三、解决方案1. 优化网络质量：通过加大对网络建设和维护的投入，提升通信质量，加强网络容量管理，减少拥堵现象的发生。
同时，加强与地方政府的合作，改善网络覆盖不足的问题。
2. 简化套餐体系：根据用户群体的需求，精简套餐类型，并提供灵活的套餐调整渠道，使用户能根据实际情况随时调整自己的套餐，满足不同消费者的需求。
3. 创新产品和服务：运营商应该通过研发创新产品和服务，为用户提供差异化体验。
例如，推出具有竞争力的套餐组合，提供一对一的客户服务等，以此提高用户留存率。
4. 强化客户服务体系：加大对客户服务团队的培训和管理力度，提高客户服务人员的专业素质，加强用户与运营商之间的沟通和互动。
此外，推出智能客服系统，提供24小时在线服务，提高用户体验。
四、实施建议1. 建立用户满意度调查机制，定期了解用户对服务的满意度和不满意度，及时解决用户反馈的问题。
2. 加大对网络建设和维护方面的投入，提高通信质量，降低网络拥堵问题的发生。
移动通信行业客户流失原因及对策
移动通信行业客户流失原因及对策———以某地联通校园公司为例随着电信企业之间的竞争加剧，电信运营商不断推出新的服务模式和业务，希望争取到更多的市场份额。
但同时也在很大程度上加大了客户的不稳定性，使客户离网现象频繁发生。
研究表明，一个公司如果将其顾客流失率降低5％，利润就能增加25％~85％，可见大量的客户流失让运营商蒙受巨大损失。
因此，如何防止客户流失、做好客户挽留工作，已成为运营商关注的焦点之一。
1客户流失定义客户流失是指由于各种原因而导致的客户中止合作的现象。
中国联通的客户流失有两方面的含义：一是指客户从联通运营商转网到其他电信运营商，这是客户流失分析的重点，也是本文研究的重点；二是指客户ARPU（指每用户平均消费量）降低，从高价值客户成为低价值客户。
2某联通校园公司客户流失现状某联通校园公司成立于2005年，位于三线城市一个大学分部，校内约有大学生8 000人。
目前该校园移动通信运营商有中国移动、中国联通和中国电信。
根据各移动运营商成立时间、竞争力的不同，在校区的客户数量和市场占有率也有很大差别。
目前该校园移动通信市场竞争激烈，联通客户流失严重，其2010年数据见表1表1 某联通公司校园用户资本数据注:数据来源于联通内部资料从表1中看出，2010年月均新增用户99户，月均离网用户97户，月均离网／月均新增比例高达97．98％。
即每月每新增100个用户，就有97．98个用户离网，互抵后净增用户仅2．02户。
可见该联通校园公司网上用户处于大进大出的不稳定状态，联通付出大量的人力、物力、财力成本用于新用户的市场开发，结果却是新增用户堵住了流失用户的缺口后所剩无几，增幅仅为0．71％。
3客户流失原因分析3．1导致客户流失的外部原因3．1.1竞争对手的促销活动学生选择了“其他运营商促销活动”。
目前该校区移动通信运营商主要有中国移动、中国联通和中国电信。
近年来为争夺客户，各通信运营商都开展了大量的促销活动，其中最为突出的是中国移动。
如何利用数据分析预测用户流失风险
如何利用数据分析预测用户流失风险在当今数字化时代，数据分析已经成为企业决策的重要工具。
通过对大量的数据进行分析和挖掘，企业可以更好地了解用户行为和需求，从而优化产品和服务。
其中，预测用户流失风险是一个关键的问题，因为用户流失对企业的长期发展和盈利能力有着重要影响。
本文将探讨如何利用数据分析来预测用户流失风险，并提出一些有效的方法和策略。
首先，预测用户流失风险的关键是建立一个合适的模型。
数据分析师可以通过收集和整理用户的历史数据，包括用户个人信息、行为数据、交易记录等，建立一个用户流失模型。
这个模型可以通过机器学习算法来训练和优化，以预测用户流失的概率和时间。
常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
通过不断地调整和改进模型，可以提高预测的准确性和可靠性。
其次，为了更好地预测用户流失风险，数据分析师需要选择合适的特征。
特征是用来描述用户的属性和行为的变量，可以是用户的年龄、性别、地理位置等个人信息，也可以是用户的浏览次数、购买金额、使用时长等行为数据。
通过分析这些特征与用户流失之间的关系，可以找到一些关键的特征，用于建立预测模型。
此外，还可以通过特征工程的方法，构建一些衍生特征，来提高模型的预测能力。
另外，数据分析师还可以利用时间序列分析的方法，来预测用户流失的趋势和周期。
时间序列分析是一种用来研究时间序列数据的统计方法，可以分析数据的趋势、季节性和周期性。
通过对用户流失数据进行时间序列分析，可以找到一些规律和模式，用于预测未来的用户流失风险。
例如，如果发现用户流失呈现出明显的季节性和周期性，可以采取相应的措施来减少用户流失。
此外，数据分析师还可以利用机器学习算法来进行用户分群和个性化推荐。
通过将用户划分为不同的群体，可以更好地了解不同群体的用户流失特点和原因。
例如，通过聚类算法将用户分成高价值用户和低价值用户，可以发现高价值用户更容易流失，从而采取针对性的措施来挽留这部分用户。
另外，通过个性化推荐算法，可以向用户推荐他们感兴趣的产品和服务，从而提高用户的满意度和忠诚度，减少用户流失的风险。
基于大数据分析的电信运营商用户流失预测研究
基于大数据分析的电信运营商用户流失预测研究电信运营商用户流失是一个长期以来一直困扰着电信行业的问题。
用户流失的发生不仅导致运营商的收入减少，还影响了用户体验和品牌形象。
因此，预测用户流失并采取相应的措施来挽留用户成为了电信运营商的重要任务之一。
近年来，随着大数据技术的发展，电信运营商开始广泛应用大数据分析来预测用户流失，以提高用户满意度和保持竞争力。
本文将基于大数据分析的电信运营商用户流失预测进行研究，通过对用户数据的挖掘和分析，提出一种预测模型，以帮助电信运营商准确预测用户流失，及时采取措施挽留用户。
首先，我们需要收集和整理大量的用户数据，包括用户的基本信息、消费行为、网络活动等。
这些数据可以通过用户注册信息、用户通话记录、网络浏览记录等渠道获取。
同时，为了数据的准确性和完整性，我们还可以结合其他数据源，如第三方数据和社交媒体数据。
收集到的数据将作为预测模型的输入变量。
接下来，我们需要对收集到的用户数据进行清洗和处理，以消除数据中的噪声和异常值。
清洗后的数据将用于构建预测模型。
在预测模型的构建过程中，我们可以使用多种方法，如决策树、逻辑回归、支持向量机和人工神经网络等。
在模型构建之前，我们需要对数据进行特征工程。
特征工程是指选择和构建与用户流失相关的特征变量，在模型中起到解释和预测的作用。
常用的特征工程方法包括特征选择、特征变换和特征创造。
通过特征工程，我们可以从大量的用户数据中筛选出对用户流失有影响的关键特征。
在模型构建过程中，我们还需要划分训练集和测试集。
训练集用于模型的训练和参数调优，测试集用于模型性能的评估。
为了提高模型的准确性和稳定性，我们可以采用交叉验证的方法来进行模型的选择和评估。
完成模型的训练后，我们可以使用模型进行用户流失的预测。
预测结果可以帮助电信运营商针对潜在流失用户采取个性化的挽留策略，如降价促销、赠送礼品、提供优质客户服务等。
同时，我们还可以通过对预测结果的分析来发现用户流失的原因和规律，从而进一步优化产品和服务，提高用户满意度和黏性。
电信运营商的用户流失预测与管理策略
电信运营商的用户流失预测与管理策略引言：随着互联网的飞速发展，电信运营商面临着越来越激烈的竞争，用户的忠诚度和流失问题成为了运营商必须关注的焦点。
预测用户流失并采取相应的管理策略，是电信运营商提升用户保留率和竞争力的重要手段。
一、用户流失预测的意义用户流失预测是通过数据分析和挖掘用户行为模式，帮助电信运营商提前发现可能流失的用户，并采取措施挽留。
预测用户流失具有以下重要意义：1. 提前发现潜在问题：通过用户流失预测，电信运营商可以识别到可能导致用户流失的关键因素，如服务质量、价格、竞争对手的广告宣传等。
于是，运营商可以积极改善服务质量、调整价格策略、推出更具吸引力的优惠活动，解决潜在问题，挽留用户。
2. 节约营销成本：用户的留存与流失直接关系到营销成本。
通过有效的用户流失预测，电信运营商可以有针对性地开展精准营销活动，将资源投放在真正有流失风险的用户身上，避免资源的浪费，并提高市场反应率和投资回报率。
3. 保持竞争优势：如今电信市场竞争异常激烈，运营商之间为了吸引用户纷纷推出了大量的优惠活动。
通过用户流失预测，运营商可以了解用户对各种优惠活动的反馈，从而制定更有针对性的优惠策略，提升用户的满意度和忠诚度，保持竞争优势。
二、用户流失预测的方法用户流失预测可以通过多种数据挖掘算法和统计模型来实现，以下列举了常用的方法：1. RFM模型：RFM模型是根据用户的最近一次购买时间(R)、购买频率(F)和购买金额(M)来评估用户价值的模型。
通过RFM模型，可以根据用户购买行为的变化预测用户流失。
2. 决策树算法：决策树是一种常用的分类算法，可以根据已知的特征和标签来预测新的样本分类。
在用户流失预测中，决策树可以用来分析用户行为特征、服务质量等因素，并预测用户是否会流失。
3. 随机森林算法：随机森林是基于决策树的集成算法，通过多个决策树的集成来提高分类的准确性。
在用户流失预测中，可以使用随机森林算法来挖掘用户行为模式、消费习惯等特征，并根据这些特征预测用户的流失概率。
中移动通信客户流失分析方法
中移动通信客户流失分析方法中移动通信客户流失分析方法随着移动互联网的发展，通信行业竞争愈发激烈。
用户的需求和消费习惯也在不断变化。
如何维护现有客户、提高留存率，成为运营商面临的一大难题。
本文将从中移动通信客户流失分析方法方面，探讨如何有效降低客户流失率。
一、定义客户流失客户流失是指本来是某个企业的客户，由于各种原因而流失，即不再成为其客户。
在通信行业中，客户流失主要是指用户取消合同或主动停机期限到期等原因而造成的用户流失。
二、分析客户流失原因分析是解决问题的前提。
对于通信企业而言，了解客户流失原因才能有针对性地解决问题。
分析客户流失原因，需要从以下几个方面入手。
1.用户满意度用户满意度是影响客户流失率的重要因素。
满意度低的用户更容易取消合同。
通过问卷、实地调研等方式了解用户满意度，可以将客户按照满意度的高低排序，对不同群体的用户实施有针对性的维护。
并及时收集用户反馈，改善服务质量。
2.服务质量通信服务的质量直接决定了用户的使用体验。
如网络不稳定、数据传输速度慢等问题，都会影响用户的使用感受。
当服务质量不能满足用户需求时，用户会放弃原先选择而转向其他供应商。
因此，通信企业需要通过不断完善网络设施和提升服务水平，保障用户使用体验。
3.价格竞争随着通信市场竞争的加剧，价格竞争逐渐升温，部分用户仅从价格上考虑选择通信服务供应商。
维护客户需要根据市场行情适度降价，同时通过赠送话费等措施吸引用户眼球。
4.商业配套对于许多用户而言，通信服务不仅仅只是网络和通话的功能。
一些配套服务比如资讯、游戏和娱乐等功能，也是用户选择通信服务供应商的重要因素之一。
因此，通信企业需要根据用户需求推出更多新服务，提高用户的黏度。
5.市场变化市场性因素也是影响用户流失地一个重要因素。
通信企业需要及时把握市场变化，对手进展，分析竞争对手的市场策略和产品动态，了解用户留存的关键因素，从而优化产品服务，减少用户的流失。
三、客户流失预测客户流失预测可以在客户流失之前预先发现，以便提前采取措施留住用户。
中移动通信客户流失分析方法-无删减范文
中移动通信客户流失分析方法中移动通信客户流失分析方法引言客户流失是通信运营商面临的一个大问题。
随着竞争的加剧，通信运营商需要更好地了解客户流失的原因和模式，以制定有效的客户留存策略。
本文将介绍中移动通信客户流失分析方法，帮助运营商提高客户留存率，增加收入。
方法一：综合数据分析综合数据分析是客户流失分析的重要方法之一。
通过对中移动通信的用户数据进行分析，可以识别出引起客户流失的因素。
以下是一些常用的数据分析方法：- 挖掘关联规则：通过挖掘用户行为数据，如通话时长、流量使用量等，可以发现用户流失的关联规则。
例如，用户通话时长减少并且流量使用量增加，则有可能导致客户流失。
- 构建预测模型：利用机器学习算法，建立预测模型，预测客户是否会流失。
常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
通过对用户数据进行训练和测试，可以预测客户流失的可能性。
- 分析业务数据：分析用户的业务数据，如套餐使用情况、漫游情况、优惠活动参与情况等，可以了解用户流失的原因。
例如，某个套餐的流失率较高，则需要对该套餐进行调整。
方法二：用户调研分析除了数据分析外，用户调研也是了解客户流失原因的重要途径。
中移动通信可以通过以下方式进行用户调研分析：- 方式访谈：通过方式方式与一部分流失客户进行访谈，了解客户流失的主要原因以及改进的建议。
- 网络调查：通过发送问卷调查，让用户匿名填写，了解用户的需求和满意度，找出影响客户流失的关键因素。
- 焦点小组讨论：组织一些流失客户参与的焦点小组讨论，深入交流客户对中移动通信的不满和改进建议。
通过用户调研分析，中移动通信可以更加深入地了解用户的需求和想法，为客户留存提供有针对性的改进措施。
方法三：竞争对手分析竞争对手分析可以帮助中移动通信了解竞争对手的优势与劣势，从而制定针对性的留存策略：- 产品比较：对比竞争对手的产品特点、套餐价格、服务质量等方面，找出与中移动通信的差距，提出改进意见。
- 市场份额分析：分析竞争对手的市场份额变化趋势，了解他们的客户流失情况，为中移动通信建立流失预警系统提供参考。
用户流失数据分析报告原因分析与挽留策略
用户流失数据分析报告原因分析与挽留策略用户流失数据分析报告：原因分析与挽留策略一、引言近年来，随着互联网的快速发展，用户留存成为各个行业的重要指标之一。
然而，不可避免地，用户流失也是现实中的一个问题。
本报告旨在通过对用户流失数据进行分析，找出造成用户流失的原因，并提出相应的挽留策略。
二、原因分析用户流失可能受到多种因素的影响，以下是对其中一些常见原因的分析：1. 缺乏个性化服务当用户感受不到个性化的关怀时，他们更容易流失。
数据显示，缺乏个性化服务是导致用户流失的主要原因之一。
公司应该根据用户的兴趣、购买历史和行为等数据，为用户提供定制化的产品推荐和服务。
2. 使用体验差用户体验是用户决定是否流失的重要因素。
如果产品的界面设计不美观，功能体验不佳或者存在严重的BUG，用户就很难忍受。
因此，公司应该不断优化产品的用户体验，确保用户能够流畅地使用产品。
3. 服务质量不达标用户往往会对公司提供的服务质量进行评估，如果服务质量不达标，用户就会失去信任感。
为了减少流失率，公司应该注重提高客户服务水平，解决用户的问题和疑虑，确保用户获得满意的服务。
4. 竞争对手优势市场上往往存在许多竞争对手，如果竞争对手的产品或服务更具吸引力，用户就有可能转而选择竞争对手。
因此，公司应该密切关注竞争对手的动向，不断提升自身的产品品质和服务水平。
三、挽留策略针对以上原因分析，为了降低用户流失率，提出以下挽留策略：1. 实施个性化营销通过对用户数据的深度分析，提供个性化的产品推荐和定制化的服务。
给用户提供与其兴趣和购买历史相符的内容，提升用户的满意度和忠诚度。
2. 持续改进产品体验与用户保持紧密联系，关注用户的反馈和需求。
根据用户的反馈意见，持续改进产品的界面设计、功能体验和稳定性，提高用户的满意度。
3. 提高服务质量公司应该建立完善的客户服务体系，及时解决用户的问题和疑虑。
为用户提供高质量的售前咨询和售后技术支持，增加用户的信任感和忠诚度。
移动通信行业客户流失原因及对策
移动通信行业客户流失原因及对策在当今竞争激烈的移动通信市场中，客户流失已成为各大运营商面临的一个严峻问题。
客户的流失不仅意味着业务收入的减少，还可能影响企业的声誉和市场份额。
因此，深入研究客户流失的原因，并制定相应的对策，对于移动通信企业的持续发展至关重要。
一、移动通信行业客户流失的原因1、服务质量不佳服务质量是影响客户满意度和忠诚度的关键因素。
如果客户在办理业务时遭遇繁琐的流程、长时间的等待、工作人员态度冷漠或业务不熟练等问题，就容易产生不满情绪，从而导致客户流失。
例如，客户在咨询套餐变更时，客服人员不能清晰准确地解答问题，或者办理业务的手续过于复杂，都会让客户感到失望。
2、网络质量问题网络质量是移动通信的核心竞争力。
如果网络信号不稳定、通话质量差、数据传输速度慢，客户在使用过程中会感到不便，尤其是在关键时刻，如紧急通话或重要文件的传输时出现问题，客户很可能会选择更换运营商。
3、套餐不合理套餐的设计直接关系到客户的消费体验。
如果套餐内容不能满足客户的需求，或者价格过高，客户就会觉得性价比不高，从而考虑更换更合适的套餐或运营商。
例如，对于流量需求较大的客户，如果套餐中的流量不够用，而超出部分的费用又过高，就会促使客户寻找其他解决方案。
4、竞争对手的吸引竞争对手推出更有吸引力的产品和服务，如更低的价格、更丰富的套餐内容、更优质的网络等，可能会导致客户的流失。
例如，新的运营商进入市场，通过低价策略吸引大量客户，原有的运营商如果不能及时应对，就可能会失去一部分客户。
5、缺乏个性化服务在个性化需求日益增长的今天，如果移动通信企业不能根据客户的消费习惯、偏好和需求提供个性化的服务，客户就可能会感到被忽视，从而降低对企业的忠诚度。
比如，有些客户喜欢看视频，运营商如果不能为其提供专属的视频流量套餐或优惠，客户可能会转投其他能满足其需求的运营商。
6、客户自身因素客户自身的情况发生变化，如搬迁到其他地区、工作性质改变、经济状况变化等，也可能导致客户流失。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
➢ 通信运营商客户流失分析与预测的总体流程如下图所示，具体步骤如下。
业务系统
数据准备
特征工程
模型训练与评价
需求分析 数据收集
数据去重 数据降维 数据清洗 数据合并
训 练 集
哑变量处理
测 试 集
模型训练
模型评价
模型重构 与寻优
结果分析
性能度量 模型应用
大数据挖掘专家
7
餐饮企业数据分析的步骤与流程
➢ 导入原始数据，查找并删除完全重复的数据。 ➢ 剔除与预测相关性不强的特征，降低维数。 ➢ 对整理后的数据集进行清洗，查找缺失值和异常值，对存在缺失的数据按照一定的规则赋值，删除异
处理异常值后数据集的形状为： (899901, 29)
大数据挖掘专家
16
数据合并
1. 分组计算用户基本特征的中位数和方差
➢ 将数据按照用户ID分组，求出每个用户的费用、通话时长等基本特征三个月内的中位数和方差，如下代码
所示。
In[1]:
import os import pandas as pd import numpy as np data_drop = pd.read_csv('../tmp/data_drop.csv', encoding='utf8') data_group = data_drop.groupby("USER_ID").agg({'ACCT_FEE':[np.median,np.var],\
处理缺失值后数据集的形状为： (899904, 29)
大数据挖掘专家
14
数据清洗
2. 异常值处理
➢ 对数据集中的每一列进行统计分析，查看是否存在异常值，如下代码所示。
In[6]: Out[6]:
# 对列统计分析 data_drop.describe()
INNET_MONTH IS_AGREE CREDIT_LEVEL VIP_LVL ACCT_FEE …
count 899904.000000 899904.000000 899904.000000 899904.000000
899904.000000
mean 34.507915
0.510393 66.016826
52.388983
118.595064 …
std
34.232039
0.499892 0.958607 48.936066
167.792836 …
min
-251.000000
0.000000 0.000000 0.000000 0.010000 …
25%
10.000000
0.000000 65.000000
0.000000 54.850000 …
50%
24.000000
1.000000 66.000000
99.000000
大数据，成就未来
通信运营商客户流失分析与预 测
目录
1
通信运营商客户流失分析需求
2
数据准备
3
特征工程
4
使用多层感知器算法实现通信运营商 客户流失预测
5
小结
大数据挖掘专家
2
通信运营商现状与需求
➢ 随着业务的快速发展、移动业务市场的竞争愈演愈烈。如何最大程度地挽留在网用户、吸取新客户 ，是电信企业最关注的问题之一。竞争对手的促销、公司资费软着陆措施的出台和政策法规的不断 变化，影响了客户消费心理和消费行为，导致客户的流失特征不断变化。对于电信运营商而言，流 失会给电信企业带来市场占有率下降、营销成本增加、利润下降等一系列问题。在发展用户每月增 加的同时，如何挽留和争取更多的用户，是一项非常重要的工作。
86.000000 …
75%
49.000000
1.000000 67.000000
99.000000
143.580000 …
max
249.000000
1.000000 67.000000
99.000000
65007.210000 …
大数据挖掘专家
15
数据清洗
2. 异常值处理
➢ 由上代码可知，在网时长（INNET_MONTH）出现小于0的异常值，本月费用（ACCT_FEE）出现大于 40000的异常值，需要对这部分异常数据进行删除处理，如下代码所示。
for j in df.columns: dfEquals.loc[i,j]=df.loc[:,i].equals(df.loc[:,j])
return dfEquals detEquals=FeatureEquals(data_drop) # 应用FeatureEquals函数 # 遍历所有数据 lenDet = detEquals.shape[0] dupCol = [] for k in range(lenDet):
# VIP等级为nan的补0 data_drop['VIP_LVL'] = data_drop['VIP_LVL'].fillna(0) # 操作系统缺失的 填补ANDROID data_drop['OS_DESC'] = data_drop['OS_DESC'].fillna('ANDROID') print('处理缺失值后数据集的形状为：',data_drop.shape)
In[8]: Out[8]:
# 删除异常数据 data_drop = data_drop[data_drop['INNET_MONTH'] >= 0] data_drop = data_drop[data_drop['ACCT_FEE'] < 400000] print('处理异常值后数据集的形状为：',data_drop.shape) data_drop.to_csv('../tmp/data_drop.csv', encoding='utf8')
import os import pandas as pd # 读取数据文件 data = pd.read_csv('../data/USER_INFO_M.csv', index_col=0,encoding = 'gbk') print('原始数据形状为：',data.shape)
原始数据形状为： (900000, 34)
➢ 随着机器学习技术的不断发展和应用，移动运营商希望能借助机器学习算法识别哪些用户可能流失 ，什么时候会发生流失。而通过建立流失预测模型，分析用户的历史数据和当前数据，提取辅助决 策的关键性数据，并从中发现隐藏关系和模式，进而预测未来可能发生的行为，就可以帮助移动运 营商实现这些要求。
大数据挖掘专家
66.63633009743262%
dtype: object)
大数据挖掘专家
13
数据清洗
1. 缺失值处理
➢ 由上代码可知，其中IS_LOST为客户是否流失的标签字段不需要进行插补，而VIP等级（VIP_LVL）和操作
系统（OS_DESC）的缺失值较多，需要进行插补，如下代码所示。
In[6]: Out[6]:
3
通信运营商数据基本状况
➢ 某运营商提供了不同用户的三个月使用记录共900000条数据，共34个特征，其中存在着重复值，缺失 值与异常值，其字段说明如下表所示。
名称
字段描述
MONTH_ID
月份
USER_ID
用户ID
INNET_MONTH
在网时长
IS_AGREE
是否合约有效用户
AGREE_EXP_DATE
8
目录
1
通信运营商客户流失分析需求
2
数据准备
3
特征工程
4
使用多层感知器算法实现通信运营商 客户流失预测
5
小结
大数据挖掘专家
9
数据去重与降维
➢ 原始数据中存在一部分重复记录，删除这部分重复记录，并查找原始数据中是否存在重复的特征，如
下代码所示。
In[1]:
Out[1]: In[2]: Out[2]:
降维后的数据形状为: (899904, 29)
大数据挖掘专家
12
数据清洗
1. 缺失值处理
➢ 检测数据中是否存在的缺失值，如下代码所示。
In[5]:
# 统计各个特征的缺失率
naRate
=
(data_drop.isnull().sum()/data_drop.shape[0]*100).astype('str')+'%'
常数据。 ➢ 合并用户的基本信息特征，将3个月的记录合并为一条。 ➢ 简化手机品牌和操作系统特征，并进行独热编码便于构建模型。 ➢ 将合并后的数据集划分为训练集和测试集，并对数据进行标准化处理。 ➢ 基于训练集构建客户流失预测模型。 ➢ 在测试集上应用客户流失预测模型，并对预测结果进行评价
大数据挖掘专家
删除重复列后的数据形状： (899904, 34)
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数据去重与降维
➢ 原始数据中的用户性别、年龄和星座等信息与用户流失预测相关性很小。因此，可以对原数据集进行
降维处理，如下代码所示。
In[4]: Out[4]:
# 数据降维 del data_drop['MODEL_NAME'] # 手机型号 del data_drop['AGREE_EXP_DATE'] # 删除合约是否到期 del data_drop['CUST_SEX'] # 性别 del data_drop['CONSTELLATION_DESC'] # 星座 del data_drop['CERT_AGE'] # 年龄 print('降维后的数据形状为:', data_drop.shape)