本节的内容是衔接上节数据挖掘宽表处理的部分，上节分析了电信业客户流失问题分析预测的准备工作，这节继续进行探索性分析和建模分析及模型评估，客户流失预测分为流失规则的预测以及流失评分预测。本节的流失规则预测基于决策树算法，流失评分预测基于神经网络算法实现。四、探索性数据分析1、离散型变量1）名义型离散变量使用描述图形进行探索性分析：eg： 手机品牌的分布：s<-summary(chur
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2023-11-04 13:21:56
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#coding: utf-8
## 电信客户流失预测
### 1、导入数据
importnumpy as npimportpandas as pdimportos#https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_catboost_predict.html#导入相关的包
importmatplotlib.pyplot as pltimportse
在前面我们讲述了数据分析的使用工具，但是有了数据分析的使用工具还是不够的，我们还需要掌握数据分析的方法才能够做好数据分析工作。那么数据分析工作的方法有哪些呢？数据分析的方法需要注意什么呢？下面就由小编为大家解答一下这些问题。那么数据分析的方法是什么呢？我们需要掌握什么是新增、活跃、留存、流失等，这些基本的概念都是需要去了解和掌握的。这样才能够为数据分析工作带来极大的帮助。首先我
将装有该字典的Excel表导入到python中import pandas as pd
dict_name=pd.read_excel('F:\\python\\电信用户数据\\电信用户数据的字典.xlsx')
dict_name.columns=['name','解释']1.导入模块和数据# 模块
import pandas as pd
import nump
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2023-11-23 13:47:30
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# 基于Python的电信用户流失预警实现流程
## 引言
在电信行业，了解用户流失情况对于提高用户留存率和运营效益至关重要。本文将指导一位刚入行的小白开发者如何使用Python实现电信用户流失预警系统。
## 1. 数据收集
数据收集是流失预警系统的第一步，我们需要获取可用的用户数据以进行分析。以下是一些常见的数据来源：
| 数据来源 | 描述 |
| --- | --- |
| 用户信息
数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息，以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧，运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。最近几年，数据挖掘技术以其强大的数据分析功能被普遍应用到电信运营商客户管理之中。 数据挖据的主要方法 作为一种先进的数据信息处理技术，数据挖掘与传统的数据分析的本质区
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2023-09-09 09:45:29
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中国电信公布了2020年3月份的用户数据，数据显示3月份净增5G用户数为588万，累计5G用户数达到1661万，两项指标均已落后于中国移动。中国电信在5G商用中曾领先于中国移动，今年2月中国移动公布的数据显示5G用户数达到670万，而此前的1月15日中国电信高管表示5G用户数已突破800万。中国电信的5G用户数超越中国移动，叠加2018年、2019年其净增移动用户数均超越中国移动，这对中国移动的士
数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系 数 据挖掘技术从一开始就是面向应用的。在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系。数据挖掘是目前国际上 数据库和信息决策领域的最前沿方向之一，引起了学术界和业界的广泛关注。数据挖掘技术在一些领域内已有成功的应用。但数据
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2023-11-06 14:37:15
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一、国内外研究现状 虽然宽带用户渗透率不断增加，但是有关宽带用户行为的研究论文仍然是凤毛麟角。原因很简单，很难从运营商得到研究所需要的数据，大量的日志数据被认为是敏感数据而不能公开。 目前，在国内的相关研究中，马力、 焦李成等在系统研究Internet的
2.1 研究背景及意义2017年6月19日，工信部的数据显示，1-5月，我国电信业务总量完成8862亿元，同比增长50.4%；电信业务收入完成5349亿元，同比增长5.8%。在电信业务收入方面，2017年1-5月，三家基础电信企业实现移动通信业务收入3079亿元，同比增长4.9%，占电信业务收入的72.5%。实现固定通信业务收入1470亿元，同比增长8%，在电信业务收入中占27.5%，
要实现数据库存储用户资料，首先要建立一个数据库文件，并建立对应的表来存储对应的用户资料
我们先建立一个简单的数据库，里面只存储了用户的用户名和密码。
我们用python里自带的sqlite3来建立一个数据库
新建一个python文件:create_sql.py
代码:----------------------------------------------------------------#c
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2023-06-16 10:12:35
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在目前的商业市场，客户流失是各行各业不可逃避的问题，客户流失不仅造成成本浪费，而且挽回成本也比较大。因此，在商业竞争日益激烈的今天，如何减少客户流失是客户运营过程中至关重要的一个环节。为了更好地研究如何减少用户流失，本文从用户特征，分析用户流失原因，并对用户流失做出预测，便于提前准备应对策略。提出问题：观察流失用户的特征；分析用户流失的原因；构建用户流失模型，建立用户流失预测模型。数据描述cust
一、全国增值电信业务许可情况截至2020年4月底，全国增值电信业务经营许可企业共82377家，比上月增长1.61%，其中工业和信息化部许可的跨地区企业20054家，各省(区、市)通信管理局许可的本地企业合计62323家，分别比上月增长1.12%和1.77%。 图1 全国持证企业数量(家)目前，全国增值电信业务市场区域发展不均衡特征突出。在20054家跨地区企业中，注册地在北京的48
背景： 2 月份的一天电信系统突然夯死，业务应用缓慢无比，经过分析发现一张大表（业务明细表 order_detail_l ）的执行计划变更了，本来应该走索引的，结果变更为全表扫描，该表有 5 亿条记录，全表扫描绝对是个噩梦。分析原因发现统计信息采集率不够，数据库的自动采集功能已经开启，但是默认的采集率是 5% ，貌似对于这样的大表来说远远不够，重新按照 100
1.研究背景 1、做好用户流失预测可以降低营销成本。老生常谈，新客户开发成本是老客户维护成本的5倍。2、获得
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2021-09-08 15:19:34
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# 使用Python进行电信行业用户流失预测
## 概述
本文将介绍使用Python进行电信行业用户流失预测的整个流程。我们将一步一步地指导刚入行的小白开发者完成这个任务。
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集与探索 | 收集电信行业的用户数据，并进行数据探索，了解数据的特征和分布 |
| 2. 数据清洗与预处理 | 对收集到的数据进行清洗和
原创
2023-07-21 08:56:51
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一、数据清洗1、查看所有字段类型 2、 删除无意义字段 3、 添加id列，并设置为主键自增 4、 把tenure改为int类型、Monthly charges、total charges类型改为float型，小数点为2，不设置会报错 &nb
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2023-10-17 20:32:08
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## Python用户流失分析实现流程
### 1. 数据采集
为了进行用户流失分析，首先需要获取用户的相关数据。可以通过以下方式进行数据采集：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置数据采集工具，如Google Analytics或自定义数据采集脚本 |
| 2 | 设置数据采集目标，如注册用户、付费用户等 |
| 3 | 收集用户相关的行为数据，如访问页面、点
原创
2023-09-03 14:09:41
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每个电子商务数据分析师必须掌握的一项数据聚类技能如果你是一名在电子商务公司工作的数据分析师，从客户数据中挖掘潜在价值，来提高客户留存率很可能就是你的工作任务之一。然而，客户数据是巨大的，每个客户的行为都不一样。2020年3月收购的客户A与2020年5月收购的客户B表现出不同的行为。因此，有必要将客户分为不同的群组，然后调查每个群组在一段时间内的行为。这就是所谓的同期群分析。同期群分析是了解一个特殊
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2023-10-13 11:57:20
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1、公司人员流动这是现今客户流失的重要原因之一，特别是公司的高级营销管理人员的离职变动，很容易带来相应客户群的流失。因为职业特点，如今，营销人员是每个公司最大最不稳定的“流动大军”，如果控制不当，在他们流失的背后，往往是伴随着客户的大量流失。其原因是因为这些营销人他们手上有自己的渠道，也是竞争对手企业所看到最大的个人优势和资源。这样的现象在企业里比比皆是。2、竞争对手任何一个行业，客户毕竟是有限的
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2023-08-21 16:12:39
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