基于python实现的电信运营商客户流失风险数据分析源码+实验报告+数据集（课程设计）.zip

基于python实现的电信运营商客户流失风险数据分析源码+实验报告+数据集（课程设计） 1. 分析背景与目的 1.1 分析背景 - 电信行业市场竞争异常激烈，据统计，每家电信运营商的年均客户流失率在15%至25%之间。客户流失率对企业经营而言是一项关键指标，因为客户留存成本远低于获客成本。关于客户留存有这样一个观点，如果将客户流失率降低5%，公司利润将提升25%-85%。 - 然而，大多数公司都有大量的客户，无法将客户留存精力放在每一个客户身上。如客户留存工作开展不精准，会使得留存成本过高，导致成效甚微甚至利润下降。随着市场饱和度的不断上升，电信运营商亟待解决增加客户黏性、延长客户生命周期的问题。 + 如果公司能够提前预测哪些客户会流失，就能更精准的开展留存工作，将重点放在这些“高风险”客户身上，有针对性的开展欲流失客户挽留工作。因此，电信客户流失分析与预测至关重要。 1.2 提出分析问题 **为提高客户留存率，探索该电信运营商的业务存在哪些可以改进的地方？** 针对分析的目的，提出以下三个方向： 1. 流失客户群体自身有哪些特征（性别/年龄/是否有家属等）？ 2. 电信运营商提供的哪些服务不够完美，导致客户流失率较高？ 3. 是否存在合同/付款方面的因素导致客户流失？ # 2. 分析维度 **根据以上设定的三个问题，提出来三个分析维度：** 将着重从电信运营商的**客户属性分析**、**服务属性分析**、**合同属性分析**三个方面进行分析，去探索和分析该电信运营商在产品和业务上有哪些可以改进的地方，并给出实际性的建议，以提升和改进客户留存率，提高电信运行商的营业收入和利润总额。 - 客户属性分析：客户的性别分布、年龄分布、是否有配偶以及是否有家属等对流失率的影响。 - 服务属性分析：客户订购电信服务时长、是否有电话服务、订购的互联网服务类型以及是否订购互联网附加服务等对流失率的影响。 - 合同属性分析：客户签署的合同期限、采取的支付方式、每月支付的金额以及总体支付的金额对流失率的影响。 # 3. 数据表理解与预处理 3.1 数据集描述 - 该数据集是 Kaggle 上的一个竞赛项目，名称为“Telco Customer Churn”（https://www.kaggle.com/datasets/blastchar/telco-customer-churn）。 - 只有一张数据表： WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn ：7043 * 21 3.2 列名称理解 **数据表名称：WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn** | 序号 | 字段名 | 数据类型 | 字段描述 | | ---- | ---------------- | -------- | ------------------------------------------------------------ | | 1 | customerID | String | 顾客ID | | 2 | gender | String | 性别 | | 3 | SeniorCitizen | Integer | 客户是否为老年人(1/0) | | 4 | Parter | String | 客户是否有配偶(是/否) | | 5 | Dependents | String | 客户是否有家属(是/否) | | 6 | tenure | Integer | 客户在公司停留的月数 | | 7 | PhoneService | String | 客户是否有电话服务(是/否) |