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电信用户流失分析及预测Python代码+报告+数据+截图

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简介:
本项目运用Python进行电信用户流失分析与预测,包含详尽的数据处理、模型构建及评估,并附带相关代码、可视化图表和数据分析报告。 电信运营商客户流失分析与预测项目包括Python源码、分析报告、数据及截图资源。代码经过全面测试并成功运行后上传,请放心使用。 1. 该项目的所有代码在功能正常且已通过测试的情况下才进行发布,确保下载者能够顺利应用。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生(如计算机科学与技术、人工智能、通信工程等)、教师或企业员工学习参考。同时,它也适用于初学者进阶学习,并可作为毕业设计、课程作业及初期项目演示使用。 3. 对于有一定基础的学习者来说,在此代码基础上进行修改和扩展以实现其他功能是完全可行的,同样适合用于毕设、课设等学术或研究目的。 下载后请务必先查看README.md文件(如有),仅供学习参考之用,请勿将其应用于商业用途。

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客服
客服
  • Python+++
    优质
    本项目运用Python进行电信用户流失分析与预测,包含详尽的数据处理、模型构建及评估,并附带相关代码、可视化图表和数据分析报告。 电信运营商客户流失分析与预测项目包括Python源码、分析报告、数据及截图资源。代码经过全面测试并成功运行后上传,请放心使用。 1. 该项目的所有代码在功能正常且已通过测试的情况下才进行发布,确保下载者能够顺利应用。 2. 此项目适合计算机相关专业的在校学生(如计算机科学与技术、人工智能、通信工程等)、教师或企业员工学习参考。同时,它也适用于初学者进阶学习,并可作为毕业设计、课程作业及初期项目演示使用。 3. 对于有一定基础的学习者来说,在此代码基础上进行修改和扩展以实现其他功能是完全可行的,同样适合用于毕设、课设等学术或研究目的。 下载后请务必先查看README.md文件(如有),仅供学习参考之用,请勿将其应用于商业用途。
  • .zip
    优质
    该压缩包包含用于分析和预测电信公司客户流失情况的代码。通过数据分析模型识别潜在流失风险用户,帮助企业采取有效措施减少客户流失。 该资源包含项目的全部源码,下载后可以直接使用!本项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计的参考资料进行学习借鉴。若将其作为“参考资料”,欲实现更多功能,则需要能够看懂代码,并且具备钻研精神,自行调试以完成所需改进和扩展。 电信运营商客户流失分析与预测源码.zip
  • 警案例——Python多模型
    优质
    本案例通过运用Python编程语言和多种机器学习算法,进行电信用户流失预警分析,旨在帮助企业有效预测并减少客户流失。 电信行业用户流失预警案例——利用Python实现多模型预测
  • 竞赛
    优质
    本数据集专为电信用户流失预测竞赛设计,包含大量客户行为与属性信息,旨在帮助参赛者构建模型以分析用户流失风险。 赛题数据包括训练集和测试集两部分,总数据量超过25万条记录,并包含69个特征字段。为了确保比赛的公平性,将从这些数据中抽取15万条作为训练样本,3万条用于测试。同时会对某些敏感信息进行脱敏处理。 具体来说,以下是一些主要的特征字段: - 客户ID - 地理区域 - 是否双频手机 - 手机是否为翻新机型 - 当前手机的价格 - 手机网络功能情况 - 婚姻状况信息 - 家庭成人人数统计 - 信息库匹配结果 - 预计收入水平 - 信用卡持有状态指示器 - 用户当前设备使用天数 - 在职总月数 - 家庭中唯一订阅者的数量 - 家庭活跃用户数目 ...以及过去六个月的平均每月通话分钟、平均每月呼叫次数和平均月费用,最后是否流失等信息。
  • 竞赛
    优质
    该数据集专为电信用户流失预测竞赛设计,包含大量客户行为和人口统计数据,旨在帮助参赛者建立模型以预测哪些用户可能终止服务。 赛题数据由训练集和测试集组成,总数据量超过25万条记录,并包含69个特征字段。为了确保比赛的公平性,将从中抽取15万条作为训练集,3万条作为测试集,并会对部分字段信息进行脱敏处理。特征字段包括:客户ID、地理区域、是否双频手机、是否翻新机、当前手机价格、手机网络功能、婚姻状况、家庭成人人数、信息库匹配情况、预计收入水平、信用卡持有状态、当前设备使用天数、在职总月数、家庭中唯一订阅者的数量以及家庭活跃用户数等。此外,还包括过去六个月的平均每月使用分钟数和通话次数,以及平均月费用,并标记是否流失。
  • 基于Python(高质量挖掘).zip
    优质
    本资源提供一套利用Python进行电信客户流失预测的数据挖掘项目代码。通过处理和分析高质量数据,应用机器学习模型识别潜在流失用户,助力企业制定有效挽留策略。 基于Python实现的电信客户流失预测与分析源码(高分数据挖掘).zip个人98分大作业项目。 【资源说明】: 1、该资源包括项目的全部源码,下载后可以直接使用。 2、本项目适合作为计算机科学、数学和电子信息等专业的课程设计、期末大作业或毕业设计项目参考学习之用。 3、作为参考资料的此资源,在尝试实现其他功能时需能理解代码,并且需要具备钻研精神进行自行调试。
  • 优质
    该数据集旨在通过分析电信公司的用户信息和行为模式,预测客户的流失风险,帮助企业采取有效措施减少客户流失。 电信用户流失预测数据集包含了用于分析和预测电信公司客户流失情况的相关数据。这些数据可以帮助企业更好地理解用户的使用行为及需求变化,从而采取有效措施减少用户流失率。
  • Python中的应
    优质
    本文探讨了如何运用Python编程语言进行电信行业客户流失分析与预测,结合数据挖掘技术,旨在帮助企业提前识别高风险客户并制定有效的挽留策略。 项目概况 开发环境:Jupyter Notebook(Anaconda3的应用包下) 项目描述: 一、获取数据集并预处理 在网上下载所需的数据集(例如Kaggle),读取数据,并进行必要的预处理。 二、根据特征群进行可视化分析 将数据分为三大特征群,逐一分析每个特征在各自特征群中的重要性以及它们对客户流失的影响。通过饼状图等图表形式直观地展示各项指标的重要性。 三、特征工程与类别平衡 预测前需完成一系列的预处理工作,包括剔除无关紧要的特性(依据皮尔逊相关系数),优化字符编码格式,并解决数据集中的类别不平衡问题(正负样本数量差距较大时)。 四、模型使用与评估 利用机器学习算法对数据进行建模和预测。采用K折交叉验证方法分别测试逻辑回归,随机森林,AdaBoost以及XGBoost等不同类型的模型的性能表现并计算准确度。最终选择最优模型用于实际应用,并输出该模型中各特征的重要性。 五、总结分析与制定决策 汇总所有客户的预测流失概率和真实流失情况形成对照表以供进一步研究使用。运营商可以根据这些结果设定阈值,从而确定哪些客户需要优先召回。
  • Python中的应
    优质
    本研究运用Python编程语言及数据分析技术,深入探究电信行业客户流失问题,通过建立预测模型来减少客户流失率,提升企业竞争力。 首先解释数据集字段的含义。该数据集中并未提供相应的数据字典来解释不同字段的意义,但由于所有字段都不是匿名的,可以根据字段名称进行如下解读: | 字段 | 解释 | |------------|--------------------------------| | customerID | 用户ID | | gender | 性别 | | SeniorCitizen | 是否是老年人(1代表是) | | Partner | 是否有配偶 | | Dependents | 是否经济独立 | | tenure | 用户入网时间 | | PhoneService | 是否开通电话业务 | | MultipleLines | 是否开通多条电话业务 (Yes、No 或 No phoneservice) | InternetService | 是否开通互联网服务(无、DSL 数字网络或光纤网络)| | OnlineSecurity | 是否开通网络安全服务 (Yes、No 或因未使用而无效) 对于“OnlineB”部分,原文中提到的内容似乎被截断了。根据上下文理解,“OnlineB”的解释可能会继续关于是否开通在线备份等类似的服务项目。
  • 优质
    本研究通过分析电信客户的数据,识别影响客户流失的关键因素,并提出相应的策略以减少客户流失率,增强企业竞争力。 电信行业客户流失数据可用于在R中的数据挖掘实例文件。