1.背景
在电信行业，客户流失（或称为客户流失）是一个重要的挑战。客户流失指的是已经离开
或停止使用公司服务的客户。客户流失对于电信公司来说是一个重要的问题，因为失去现
有客户比吸引新客户更加昂贵。因此，了解客户流失的原因和预测客户流失的模式对于电
信公司来说具有重要意义。
本研究的目的是通过应用聚类分析、主成分分析或因子分析等技术，对 Telco 电信客户流
失数据集进行分析，以揭示客户群体之间的相似性、主要影响因素以及可能存在的模式。
具体目标包括：
• 识别不同的客户群体：通过聚类分析，将客户划分为不同的群体，以发现潜在的客
户细分。这有助于电信公司了解不同群体的行为和需求差异。
-确定主要影响因素：通过主成分分析或因子分析，确定对客户流失最具影响力的变量。
这有助于识别关键因素并制定相应的策略，以降低客户流失率。
• 提供决策支持：通过分析客户流失数据集，为电信公司提供有关客户流失的洞察和
决策支持。这可以帮助他们制定针对不同客户群体的定制化营销策略和客户保留计
划。
这项研究对电信行业具有重要意义，因为它可以帮助公司更好地理解客户行为、需求和偏
好。通过聚类分析，公司可以根据不同客户群体的特点，提供个性化的产品和服务，从而
增加客户满意度和忠诚度。主成分分析或因子分析可以帮助公司确定哪些因素最重要，从
而更有针对性地进行客户保留措施。此外，通过准确预测客户流失，公司可以及时采取行
动，采取措施留住现有客户，降低业务风险。
2.数据描述
Telco 客户流失数据集是一个用于研究客户流失问题的电信行业数据集。该数据集包含了
有关 Telco 电信公司的客户信息，旨在帮助研究人员和分析师了解客户流失的模式和影响
因素。
数据集包含了 7043 个观测值（行）和 21 个变量（列），提供了关于每个客户的多个方
面的信息，包括个人信息、服务订阅情况、账户信息和付费情况。
下面是 Telco 客户流失数据集的变量和描述的表格：
变量名
描述
customerID
客户的唯一标识符
gender
客户的性别
SeniorCitizen
是否为老年客户的标志，1 表示是，0 表示不是
Partner
客户是否有合作伙伴
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