网络视频服务平台的用户流失分析.ipynb

简介：
本Jupyter Notebook文件深入分析了网络视频服务平台面临的用户流失问题，通过数据挖掘和统计模型识别关键影响因素，并提出针对性策略以提升用户留存率。 该数据集收集了使用服务的客户相关数据，并在客户流失与否时进行标记。可以利用此数据集来进行数据分析并创建一个预测模型来估计客户的流失概率。 探索这些特征，可以看到它们在随机森林模型中的重要性比值： - id：每个客户的唯一标识符。 - is_tv_subscriber：表示该客户是否订阅了电视服务。 - is_movie_package_subscriber：指示客户是否有电影套餐订阅。 - subscription_age：客户服务年限的指标。 - bill_avg：过去三个月账单平均金额。 - remaining_contract：剩余合同年数，若为空则代表没有签订合同。已签合同的用户必须在合同期内继续使用服务直到结束；如提前终止，则需支付罚款。 - service_failure_count：客户在过去三个月中因服务中断而拨打客服中心电话次数。 - download_avg：过去三个月中的平均下载量（以GB为单位）。 - upload_avg：过去三个月内的上传数据的平均值（GB）。 - download_over_limit：大多数用户有固定的下载配额，若超出限额则需支付额外费用。此列记录了客户在过去九个月内因超过限制而产生的次数。 通过这些特征可以构建模型来预测客户的流失概率，并据此采取相应措施以减少客户流失率。