实战一:基于随机森林算法实现电信用户流失预测 数据+代码(非常详细可作为毕设)
admin
2024-01-30 07:04:19
  • 任务描述

  • 随着电信行业的不断发展,运营商们越来越重视如何扩大其客户群体。据研究,获取新客户所需的成本远高于保留现有客户的成本,因此为了满足在激烈竞争中的优势,保留现有客户成为一大挑战。对电信行业而言,可以通过数据挖掘等方式来分析可能影响客户决策的各种因素,以预测他们是否会产生流失(停用服务、转投其他运营商等)。
  • 数据集

  • 本案例所使用数据集可以从https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87064691下载。数据集一共提供了7043条用户样本,每条样本包含21列属性,由多个维度的客户信息以及用户是否最终流失的标签组成,客户信息具体如下:
    • 基本信息:包括性别、年龄、经济情况、入网时间等;
    • 开通业务信息:包括是否开通电话业务、互联网业务、网络电视业务、技术支持业务等;
    • 签署的合约信息:包括合同年限、付款方式、每月费用、总费用等。

运行环境

在Python3.6环境下测试了

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