电信客户流失风险分析：Python源码、报告与数据集

资源摘要信息:"电信运营商客户流失风险数据分析是一个涉及大数据分析和机器学习技术的复杂课题，旨在通过分析客户特征、服务属性和合同属性等数据，来预测和识别可能导致客户流失的因素，进而提出有效的客户留存策略。以下是从提供的文件信息中提取的相关知识点。 1. **分析背景与目的** 在电信行业，客户流失率是一个关键的业务指标。根据描述，每年的客户流失率在15%至25%之间，而客户留存率的提升可显著增加公司的利润。因此，电信运营商面临着提高客户留存率的重大挑战。在客户数量庞大的情况下，精准地识别出高风险客户，并实施有效的挽留策略显得尤为重要。本分析的目的是通过数据分析和预测，帮助运营商了解业务中可能存在的问题，以便进行针对性的改进。 2. **分析问题** 分析的主要问题集中在三个方面： - 流失客户群体的特征，包括性别、年龄、婚姻状况等个人属性。 - 服务属性，例如服务时长、电话服务、互联网服务类型及其附加服务的订购情况。 - 合同属性，包括合同期限、支付方式、以及支付金额等合同条件。 通过这三个方面的分析，可以揭示导致客户流失的具体原因，从而为运营商提供改进的方向。 3. **分析维度** 根据上述问题，确定了以下三个主要的分析维度： - **客户属性分析**：包括性别分布、年龄分布、婚姻状况及家属情况等。这些属性可以反映客户的基本人口统计特征，有助于揭示潜在的客户细分和流失风险。 - **服务属性分析**：关注客户对不同电信服务的订购情况，如服务时长、电话和互联网服务的订购情况。分析这些数据有助于了解哪些服务是客户流失的高风险点。 - **合同属性分析**：涉及合同期限、支付方式和金额等合同细节。这有助于确定合同条款是否合理，以及是否存在支付问题导致客户流失。 4. **数据表理解与预处理** 数据集来源于Kaggle竞赛项目“Telco Customer Churn”，包含7043条记录和21个字段。数据集通过一个详细字段列表进行描述，每个字段都包含了数据类型和字段描述。例如： - `customerID`：唯一标识客户的字符串类型标识符。 - `gender`：性别字段，分为男性和女性。 - `SeniorCitizen`：客户是否为老年人的整数类型字段，其中1表示是，0表示否。 - `tenure`：客户在公司停留的月数，这是一个重要的时间序列数据。 - `PhoneService`和`InternetService`：描述客户是否订购了电话和互联网服务的字符串类型字段。 数据预处理是数据分析的重要步骤，包括数据清洗、处理缺失值、特征选择、特征工程等。数据表的理解和预处理对于后续的分析和模型建立至关重要。 5. **文件名称列表** 文件列表包括多个Jupyter Notebook文件，它们分别是： - `telo_customer_churn_prediction_correct_SMOTE .ipynb`：包含经过SMOTE（合成少数类过采样技术）处理后正确的客户流失预测代码。 - `telo_customer_churn_prediction_with_smote .ipynb`：包含使用SMOTE技术处理的客户流失预测代码。 - `电信运营商客户流失风险数据分析报告.md`：一份包含数据分析结果和报告的Markdown文件。 - `pictures`：包含与数据分析相关的图表和图片。 - `data`：包含数据分析所使用的数据集。 这些文件共同构成了一个完整的课程设计项目，涵盖了从数据处理到模型构建再到结果分析和报告撰写的全过程。"