大数据-通信运营商客户流失分析与预测
移动运营商的客户流失管理案例分析
通过分析客户流失案例，探究其 原因，为移动运营商提供有效的 客户保留策略。
案例分析的意义
01
02
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理解客户流失现象
深入剖析客户流失的具体 情况和原因，有助于全面 理解这一现象。
提供决策支持
案例分析为移动运营商制 定针对性的客户保留政策 提供数据支持和理论依据 。
促进业务改进
通过对流失客户的分析， 发现服务中存在的问题和 不足，推动业务流程和服 务质量的改进。
消费者对通信服务的需求日益多样化，对运营商提出更高要求。
未来研究方向与展望
客户价值评估体系
研究构建更完善的客户价值评估体系，实现客户 细分与精准营销。
预测模型优化
不断优化客户流失预测模型，提高预测准确率， 降低运营成本。
跨界合作与创新
探索与其他行业的跨界合作，创新业务模式，提 升客户黏性和满意度。
客户流失原因分析
竞争对手优惠策略
竞争对手通过提供更优惠的套餐、更 丰富的增值服务等手段吸引客户转网 。
服务质量不满意
客户需求变化
随着科技的发展和客户需求的变化， 一些客户对移动运营商提供的传统语 音和短信服务需求减少，转而寻求更 加智能化的服务。
部分客户对移动运营商的网络覆盖、 通话质量、数据传输速度等服务质量 不满意，选择离网。
留方案。
优惠政策与增值服务
02
提供针对性的优惠政策，如话费优惠、流量赠送等，同时增加
增值服务，如免费升级套餐、赠送会员权益等。
情感沟通与关怀
03
加强与客户的情感沟通，了解客户需求与意见，表达关怀与重
视。
挽留措施实施与效果评估
跨部门协作与执行
建立跨部门协作机制，确保挽留 措施得以有效实施。
某电信运营商用户流失原因分析报告
某电信运营商用户流失原因分析报告一、背景介绍随着电信行业的发展，用户流失已经成为运营商面临的重要问题之一。
本报告旨在分析某电信运营商用户流失的原因，以便运营商能够找到相应的解决方案，提高用户留存率。
二、市场调研分析通过市场调研发现，用户流失的主要原因可以归纳为以下几个方面：1. 服务质量问题：用户对网络的不满意度和通话质量的不稳定性是导致流失的最主要原因之一。
时常出现的网络拥堵、信号弱等问题，使得用户无法正常使用通信服务，因而对运营商产生了失望。
2. 价格与套餐不匹配：运营商过多的套餐选择和复杂的计费方式，使得用户很难理清楚自己的使用需求与套餐的匹配度。
过高的价格和缺乏灵活的套餐调整方式，导致用户流失。
3. 无差异化竞争：电信市场竞争激烈，各大运营商在产品和服务上缺乏差异化，导致用户在面临选取运营商时没有明显的优势可言。
4. 用户体验不佳：运营商在客服服务上的不尽如人意也是用户流失的原因之一。
缺乏高效的客户服务和缺乏个性化的推送，使用户感受不到被关注和重视。
三、解决方案1. 优化网络质量：通过加大对网络建设和维护的投入，提升通信质量，加强网络容量管理，减少拥堵现象的发生。
同时，加强与地方政府的合作，改善网络覆盖不足的问题。
2. 简化套餐体系：根据用户群体的需求，精简套餐类型，并提供灵活的套餐调整渠道，使用户能根据实际情况随时调整自己的套餐，满足不同消费者的需求。
3. 创新产品和服务：运营商应该通过研发创新产品和服务，为用户提供差异化体验。
例如，推出具有竞争力的套餐组合，提供一对一的客户服务等，以此提高用户留存率。
4. 强化客户服务体系：加大对客户服务团队的培训和管理力度，提高客户服务人员的专业素质，加强用户与运营商之间的沟通和互动。
此外，推出智能客服系统，提供24小时在线服务，提高用户体验。
四、实施建议1. 建立用户满意度调查机制，定期了解用户对服务的满意度和不满意度，及时解决用户反馈的问题。
2. 加大对网络建设和维护方面的投入，提高通信质量，降低网络拥堵问题的发生。
移动通信行业客户流失原因及对策
移动通信行业客户流失原因及对策———以某地联通校园公司为例随着电信企业之间的竞争加剧，电信运营商不断推出新的服务模式和业务，希望争取到更多的市场份额。
但同时也在很大程度上加大了客户的不稳定性，使客户离网现象频繁发生。
研究表明，一个公司如果将其顾客流失率降低5％，利润就能增加25％~85％，可见大量的客户流失让运营商蒙受巨大损失。
因此，如何防止客户流失、做好客户挽留工作，已成为运营商关注的焦点之一。
1客户流失定义客户流失是指由于各种原因而导致的客户中止合作的现象。
中国联通的客户流失有两方面的含义：一是指客户从联通运营商转网到其他电信运营商，这是客户流失分析的重点，也是本文研究的重点；二是指客户ARPU（指每用户平均消费量）降低，从高价值客户成为低价值客户。
2某联通校园公司客户流失现状某联通校园公司成立于2005年，位于三线城市一个大学分部，校内约有大学生8 000人。
目前该校园移动通信运营商有中国移动、中国联通和中国电信。
根据各移动运营商成立时间、竞争力的不同，在校区的客户数量和市场占有率也有很大差别。
目前该校园移动通信市场竞争激烈，联通客户流失严重，其2010年数据见表1表1 某联通公司校园用户资本数据注:数据来源于联通内部资料从表1中看出，2010年月均新增用户99户，月均离网用户97户，月均离网／月均新增比例高达97．98％。
即每月每新增100个用户，就有97．98个用户离网，互抵后净增用户仅2．02户。
可见该联通校园公司网上用户处于大进大出的不稳定状态，联通付出大量的人力、物力、财力成本用于新用户的市场开发，结果却是新增用户堵住了流失用户的缺口后所剩无几，增幅仅为0．71％。
3客户流失原因分析3．1导致客户流失的外部原因3．1.1竞争对手的促销活动学生选择了“其他运营商促销活动”。
目前该校区移动通信运营商主要有中国移动、中国联通和中国电信。
近年来为争夺客户，各通信运营商都开展了大量的促销活动，其中最为突出的是中国移动。
如何利用数据分析预测用户流失风险
如何利用数据分析预测用户流失风险在当今数字化时代，数据分析已经成为企业决策的重要工具。
通过对大量的数据进行分析和挖掘，企业可以更好地了解用户行为和需求，从而优化产品和服务。
其中，预测用户流失风险是一个关键的问题，因为用户流失对企业的长期发展和盈利能力有着重要影响。
本文将探讨如何利用数据分析来预测用户流失风险，并提出一些有效的方法和策略。
首先，预测用户流失风险的关键是建立一个合适的模型。
数据分析师可以通过收集和整理用户的历史数据，包括用户个人信息、行为数据、交易记录等，建立一个用户流失模型。
这个模型可以通过机器学习算法来训练和优化，以预测用户流失的概率和时间。
常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
通过不断地调整和改进模型，可以提高预测的准确性和可靠性。
其次，为了更好地预测用户流失风险，数据分析师需要选择合适的特征。
特征是用来描述用户的属性和行为的变量，可以是用户的年龄、性别、地理位置等个人信息，也可以是用户的浏览次数、购买金额、使用时长等行为数据。
通过分析这些特征与用户流失之间的关系，可以找到一些关键的特征，用于建立预测模型。
此外，还可以通过特征工程的方法，构建一些衍生特征，来提高模型的预测能力。
另外，数据分析师还可以利用时间序列分析的方法，来预测用户流失的趋势和周期。
时间序列分析是一种用来研究时间序列数据的统计方法，可以分析数据的趋势、季节性和周期性。
通过对用户流失数据进行时间序列分析，可以找到一些规律和模式，用于预测未来的用户流失风险。
例如，如果发现用户流失呈现出明显的季节性和周期性，可以采取相应的措施来减少用户流失。
此外，数据分析师还可以利用机器学习算法来进行用户分群和个性化推荐。
通过将用户划分为不同的群体，可以更好地了解不同群体的用户流失特点和原因。
例如，通过聚类算法将用户分成高价值用户和低价值用户，可以发现高价值用户更容易流失，从而采取针对性的措施来挽留这部分用户。
另外，通过个性化推荐算法，可以向用户推荐他们感兴趣的产品和服务，从而提高用户的满意度和忠诚度，减少用户流失的风险。
基于大数据分析的电信运营商用户流失预测研究
基于大数据分析的电信运营商用户流失预测研究电信运营商用户流失是一个长期以来一直困扰着电信行业的问题。
用户流失的发生不仅导致运营商的收入减少，还影响了用户体验和品牌形象。
因此，预测用户流失并采取相应的措施来挽留用户成为了电信运营商的重要任务之一。
近年来，随着大数据技术的发展，电信运营商开始广泛应用大数据分析来预测用户流失，以提高用户满意度和保持竞争力。
本文将基于大数据分析的电信运营商用户流失预测进行研究，通过对用户数据的挖掘和分析，提出一种预测模型，以帮助电信运营商准确预测用户流失，及时采取措施挽留用户。
首先，我们需要收集和整理大量的用户数据，包括用户的基本信息、消费行为、网络活动等。
这些数据可以通过用户注册信息、用户通话记录、网络浏览记录等渠道获取。
同时，为了数据的准确性和完整性，我们还可以结合其他数据源，如第三方数据和社交媒体数据。
收集到的数据将作为预测模型的输入变量。
接下来，我们需要对收集到的用户数据进行清洗和处理，以消除数据中的噪声和异常值。
清洗后的数据将用于构建预测模型。
在预测模型的构建过程中，我们可以使用多种方法，如决策树、逻辑回归、支持向量机和人工神经网络等。
在模型构建之前，我们需要对数据进行特征工程。
特征工程是指选择和构建与用户流失相关的特征变量，在模型中起到解释和预测的作用。
常用的特征工程方法包括特征选择、特征变换和特征创造。
通过特征工程，我们可以从大量的用户数据中筛选出对用户流失有影响的关键特征。
在模型构建过程中，我们还需要划分训练集和测试集。
训练集用于模型的训练和参数调优，测试集用于模型性能的评估。
为了提高模型的准确性和稳定性，我们可以采用交叉验证的方法来进行模型的选择和评估。
完成模型的训练后，我们可以使用模型进行用户流失的预测。
预测结果可以帮助电信运营商针对潜在流失用户采取个性化的挽留策略，如降价促销、赠送礼品、提供优质客户服务等。
同时，我们还可以通过对预测结果的分析来发现用户流失的原因和规律，从而进一步优化产品和服务，提高用户满意度和黏性。
电信运营商的用户流失预测与管理策略
电信运营商的用户流失预测与管理策略引言：随着互联网的飞速发展，电信运营商面临着越来越激烈的竞争，用户的忠诚度和流失问题成为了运营商必须关注的焦点。
预测用户流失并采取相应的管理策略，是电信运营商提升用户保留率和竞争力的重要手段。
一、用户流失预测的意义用户流失预测是通过数据分析和挖掘用户行为模式，帮助电信运营商提前发现可能流失的用户，并采取措施挽留。
预测用户流失具有以下重要意义：1. 提前发现潜在问题：通过用户流失预测，电信运营商可以识别到可能导致用户流失的关键因素，如服务质量、价格、竞争对手的广告宣传等。
于是，运营商可以积极改善服务质量、调整价格策略、推出更具吸引力的优惠活动，解决潜在问题，挽留用户。
2. 节约营销成本：用户的留存与流失直接关系到营销成本。
通过有效的用户流失预测，电信运营商可以有针对性地开展精准营销活动，将资源投放在真正有流失风险的用户身上，避免资源的浪费，并提高市场反应率和投资回报率。
3. 保持竞争优势：如今电信市场竞争异常激烈，运营商之间为了吸引用户纷纷推出了大量的优惠活动。
通过用户流失预测，运营商可以了解用户对各种优惠活动的反馈，从而制定更有针对性的优惠策略，提升用户的满意度和忠诚度，保持竞争优势。
二、用户流失预测的方法用户流失预测可以通过多种数据挖掘算法和统计模型来实现，以下列举了常用的方法：1. RFM模型：RFM模型是根据用户的最近一次购买时间(R)、购买频率(F)和购买金额(M)来评估用户价值的模型。
通过RFM模型，可以根据用户购买行为的变化预测用户流失。
2. 决策树算法：决策树是一种常用的分类算法，可以根据已知的特征和标签来预测新的样本分类。
在用户流失预测中，决策树可以用来分析用户行为特征、服务质量等因素，并预测用户是否会流失。
3. 随机森林算法：随机森林是基于决策树的集成算法，通过多个决策树的集成来提高分类的准确性。
在用户流失预测中，可以使用随机森林算法来挖掘用户行为模式、消费习惯等特征，并根据这些特征预测用户的流失概率。
中移动通信客户流失分析方法
中移动通信客户流失分析方法中移动通信客户流失分析方法随着移动互联网的发展，通信行业竞争愈发激烈。
用户的需求和消费习惯也在不断变化。
如何维护现有客户、提高留存率，成为运营商面临的一大难题。
本文将从中移动通信客户流失分析方法方面，探讨如何有效降低客户流失率。
一、定义客户流失客户流失是指本来是某个企业的客户，由于各种原因而流失，即不再成为其客户。
在通信行业中，客户流失主要是指用户取消合同或主动停机期限到期等原因而造成的用户流失。
二、分析客户流失原因分析是解决问题的前提。
对于通信企业而言，了解客户流失原因才能有针对性地解决问题。
分析客户流失原因，需要从以下几个方面入手。
1.用户满意度用户满意度是影响客户流失率的重要因素。
满意度低的用户更容易取消合同。
通过问卷、实地调研等方式了解用户满意度，可以将客户按照满意度的高低排序，对不同群体的用户实施有针对性的维护。
并及时收集用户反馈，改善服务质量。
2.服务质量通信服务的质量直接决定了用户的使用体验。
如网络不稳定、数据传输速度慢等问题，都会影响用户的使用感受。
当服务质量不能满足用户需求时，用户会放弃原先选择而转向其他供应商。
因此，通信企业需要通过不断完善网络设施和提升服务水平，保障用户使用体验。
3.价格竞争随着通信市场竞争的加剧，价格竞争逐渐升温，部分用户仅从价格上考虑选择通信服务供应商。
维护客户需要根据市场行情适度降价，同时通过赠送话费等措施吸引用户眼球。
4.商业配套对于许多用户而言，通信服务不仅仅只是网络和通话的功能。
一些配套服务比如资讯、游戏和娱乐等功能，也是用户选择通信服务供应商的重要因素之一。
因此，通信企业需要根据用户需求推出更多新服务，提高用户的黏度。
5.市场变化市场性因素也是影响用户流失地一个重要因素。
通信企业需要及时把握市场变化，对手进展，分析竞争对手的市场策略和产品动态，了解用户留存的关键因素，从而优化产品服务，减少用户的流失。
三、客户流失预测客户流失预测可以在客户流失之前预先发现，以便提前采取措施留住用户。
中移动通信客户流失分析方法-无删减范文
中移动通信客户流失分析方法中移动通信客户流失分析方法引言客户流失是通信运营商面临的一个大问题。
随着竞争的加剧，通信运营商需要更好地了解客户流失的原因和模式，以制定有效的客户留存策略。
本文将介绍中移动通信客户流失分析方法，帮助运营商提高客户留存率，增加收入。
方法一：综合数据分析综合数据分析是客户流失分析的重要方法之一。
通过对中移动通信的用户数据进行分析，可以识别出引起客户流失的因素。
以下是一些常用的数据分析方法：- 挖掘关联规则：通过挖掘用户行为数据，如通话时长、流量使用量等，可以发现用户流失的关联规则。
例如，用户通话时长减少并且流量使用量增加，则有可能导致客户流失。
- 构建预测模型：利用机器学习算法，建立预测模型，预测客户是否会流失。
常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
通过对用户数据进行训练和测试，可以预测客户流失的可能性。
- 分析业务数据：分析用户的业务数据，如套餐使用情况、漫游情况、优惠活动参与情况等，可以了解用户流失的原因。
例如，某个套餐的流失率较高，则需要对该套餐进行调整。
方法二：用户调研分析除了数据分析外，用户调研也是了解客户流失原因的重要途径。
中移动通信可以通过以下方式进行用户调研分析：- 方式访谈：通过方式方式与一部分流失客户进行访谈，了解客户流失的主要原因以及改进的建议。
- 网络调查：通过发送问卷调查，让用户匿名填写，了解用户的需求和满意度，找出影响客户流失的关键因素。
- 焦点小组讨论：组织一些流失客户参与的焦点小组讨论，深入交流客户对中移动通信的不满和改进建议。
通过用户调研分析，中移动通信可以更加深入地了解用户的需求和想法，为客户留存提供有针对性的改进措施。
方法三：竞争对手分析竞争对手分析可以帮助中移动通信了解竞争对手的优势与劣势，从而制定针对性的留存策略：- 产品比较：对比竞争对手的产品特点、套餐价格、服务质量等方面，找出与中移动通信的差距，提出改进意见。
- 市场份额分析：分析竞争对手的市场份额变化趋势，了解他们的客户流失情况，为中移动通信建立流失预警系统提供参考。
用户流失数据分析报告原因分析与挽留策略
用户流失数据分析报告原因分析与挽留策略用户流失数据分析报告：原因分析与挽留策略一、引言近年来，随着互联网的快速发展，用户留存成为各个行业的重要指标之一。
然而，不可避免地，用户流失也是现实中的一个问题。
本报告旨在通过对用户流失数据进行分析，找出造成用户流失的原因，并提出相应的挽留策略。
二、原因分析用户流失可能受到多种因素的影响，以下是对其中一些常见原因的分析：1. 缺乏个性化服务当用户感受不到个性化的关怀时，他们更容易流失。
数据显示，缺乏个性化服务是导致用户流失的主要原因之一。
公司应该根据用户的兴趣、购买历史和行为等数据，为用户提供定制化的产品推荐和服务。
2. 使用体验差用户体验是用户决定是否流失的重要因素。
如果产品的界面设计不美观，功能体验不佳或者存在严重的BUG，用户就很难忍受。
因此，公司应该不断优化产品的用户体验，确保用户能够流畅地使用产品。
3. 服务质量不达标用户往往会对公司提供的服务质量进行评估，如果服务质量不达标，用户就会失去信任感。
为了减少流失率，公司应该注重提高客户服务水平，解决用户的问题和疑虑，确保用户获得满意的服务。
4. 竞争对手优势市场上往往存在许多竞争对手，如果竞争对手的产品或服务更具吸引力，用户就有可能转而选择竞争对手。
因此，公司应该密切关注竞争对手的动向，不断提升自身的产品品质和服务水平。
三、挽留策略针对以上原因分析，为了降低用户流失率，提出以下挽留策略：1. 实施个性化营销通过对用户数据的深度分析，提供个性化的产品推荐和定制化的服务。
给用户提供与其兴趣和购买历史相符的内容，提升用户的满意度和忠诚度。
2. 持续改进产品体验与用户保持紧密联系，关注用户的反馈和需求。
根据用户的反馈意见，持续改进产品的界面设计、功能体验和稳定性，提高用户的满意度。
3. 提高服务质量公司应该建立完善的客户服务体系，及时解决用户的问题和疑虑。
为用户提供高质量的售前咨询和售后技术支持，增加用户的信任感和忠诚度。
移动通信行业客户流失原因及对策
移动通信行业客户流失原因及对策在当今竞争激烈的移动通信市场中，客户流失已成为各大运营商面临的一个严峻问题。
客户的流失不仅意味着业务收入的减少，还可能影响企业的声誉和市场份额。
因此，深入研究客户流失的原因，并制定相应的对策，对于移动通信企业的持续发展至关重要。
一、移动通信行业客户流失的原因1、服务质量不佳服务质量是影响客户满意度和忠诚度的关键因素。
如果客户在办理业务时遭遇繁琐的流程、长时间的等待、工作人员态度冷漠或业务不熟练等问题，就容易产生不满情绪，从而导致客户流失。
例如，客户在咨询套餐变更时，客服人员不能清晰准确地解答问题，或者办理业务的手续过于复杂，都会让客户感到失望。
2、网络质量问题网络质量是移动通信的核心竞争力。
如果网络信号不稳定、通话质量差、数据传输速度慢，客户在使用过程中会感到不便，尤其是在关键时刻，如紧急通话或重要文件的传输时出现问题，客户很可能会选择更换运营商。
3、套餐不合理套餐的设计直接关系到客户的消费体验。
如果套餐内容不能满足客户的需求，或者价格过高，客户就会觉得性价比不高，从而考虑更换更合适的套餐或运营商。
例如，对于流量需求较大的客户，如果套餐中的流量不够用，而超出部分的费用又过高，就会促使客户寻找其他解决方案。
4、竞争对手的吸引竞争对手推出更有吸引力的产品和服务，如更低的价格、更丰富的套餐内容、更优质的网络等，可能会导致客户的流失。
例如，新的运营商进入市场，通过低价策略吸引大量客户，原有的运营商如果不能及时应对，就可能会失去一部分客户。
5、缺乏个性化服务在个性化需求日益增长的今天，如果移动通信企业不能根据客户的消费习惯、偏好和需求提供个性化的服务，客户就可能会感到被忽视，从而降低对企业的忠诚度。
比如，有些客户喜欢看视频，运营商如果不能为其提供专属的视频流量套餐或优惠，客户可能会转投其他能满足其需求的运营商。
6、客户自身因素客户自身的情况发生变化，如搬迁到其他地区、工作性质改变、经济状况变化等，也可能导致客户流失。
通信行业的用户流失原因分析
通信行业的用户流失原因分析随着移动互联网的迅猛发展，通信行业在过去几年取得了巨大的成就。
然而，通信运营商也面临着一个普遍的问题，那就是用户流失。
用户流失不仅意味着客户的流失，还会导致营业额的下降和市场份额的减少。
因此，深入研究通信行业用户流失的原因对通信运营商制定有效的策略至关重要。
1. 服务质量下降通信行业的用户流失原因之一是服务质量下降。
用户对通信服务的要求越来越高，如果通信运营商不能提供高质量的服务，用户很容易失去耐心并转向竞争对手。
常见的服务质量问题包括通话质量差、网络不稳定和信号覆盖不足等。
通信运营商应积极改善服务质量，提供稳定、高效的通信服务，以留住用户。
2. 高价格策略通信运营商制定的高价格策略也是导致用户流失的原因之一。
随着竞争对手的增加，用户可选择的通信服务供应商越来越多，他们往往会选择价格相对较低的供应商。
通信运营商过高的价格策略可能会导致用户流失，因为用户可以选择更具竞争力的价格和服务。
3. 自由竞争市场通信行业在大多数国家都是一个自由竞争的市场，竞争对手的涌入增加了通信运营商的竞争压力。
在这样的市场环境下，通信运营商如果不能适应市场需求并提供具有竞争力的服务，用户很容易转向竞争对手。
通信运营商应该密切关注竞争对手的举动，及时调整自身的策略和服务，以保持竞争力。
4. 缺乏个性化服务通信运营商面临的另一个挑战是缺乏个性化服务。
用户希望得到定制化的通信服务，以满足自身的需求和喜好。
通信运营商应该了解用户的需求，并提供个性化的服务和套餐，以增加用户粘性和满意度。
5. 客户体验不佳用户对通信服务的整体体验也会影响他们是否选择留在特定的通信运营商。
如果用户在使用服务过程中遇到问题，得不到及时有效的解决，他们就会感到不满。
通信运营商应该加强客户服务，提供良好的用户体验，建立良好的品牌形象，以留住用户。
综上所述，通信行业的用户流失原因主要包括服务质量下降、高价格策略、自由竞争市场、缺乏个性化服务和客户体验不佳等。
大数据-通信运营商客户流失分析与预测
86.000000 …
75%
49.000000
1.000000 67.000000
99.000000
143.580000 …
max
249.000000
1.000000 67.000000
99.000000
65007.210000 …
大数据挖掘专家
15
数据清洗
2. 异常值处理
➢ 由上代码可知，在网时长（INNET_MONTH）出现小于0的异常值，本月费用（ACCT_FEE）出现大于 40000的异常值，需要对这部分异常数据进行删除处理，如下代码所示。
count 899904.000000 899904.000000 899904.000000 899904.000000
899904.000000
mean 34.507915
0.510393 66.016826
52.388983
118.595064 …
std
34.232039
0.499892 0.958607 48.936066
# VIP等级为nan的补0 data_drop['VIP_LVL'] = data_drop['VIP_LVL'].fiቤተ መጻሕፍቲ ባይዱlna(0) # 操作系统缺失的 填补ANDROID data_drop['OS_DESC'] = data_drop['OS_DESC'].fillna('ANDROID') print('处理缺失值后数据集的形状为：',data_drop.shape)
降维后的数据形状为: (899904, 29)
大数据挖掘专家
电信行业用户流失原因分析报告
电信行业用户流失原因分析报告1. 引言电信行业是一个竞争激烈的市场，吸引了大量的用户。
然而，用户的流失问题一直是电信运营商头疼的难题。
本报告旨在分析电信行业用户流失的原因，并提出相应的解决方案，帮助电信企业降低用户流失率，提升用户满意度。
2. 用户流失原因2.1 服务质量问题电信行业用户流失的一个主要原因是服务质量问题。
例如，不稳定的网络连接、频繁的服务中断以及网速慢等，都会严重影响用户的体验。
用户对网络质量和稳定性要求越来越高，一旦发现服务质量不符合期望，就会考虑更换运营商。
2.2 客户服务不满意客户服务是电信运营商与用户之间的重要纽带。
然而，许多用户在与运营商进行沟通时，遇到了诸多问题，如无法及时联系客服、服务人员的专业素质不高等。
这些问题导致用户感到不被重视和不满意，从而选择流失。
2.3 高价格策略电信业务的价格也是用户流失的一个关键因素。
一些运营商采取高价格策略，或者存在隐性收费，给用户带来了负担。
随着竞争的加剧，一些用户更愿意寻找价格更合理的服务提供商。
2.4 缺乏个性化服务许多电信运营商存在对用户的群体性对待，缺乏个性化的服务。
用户期望获得更多个性化的权益和服务，与运营商建立更亲密的关系。
缺乏个性化服务的用户容易产生流失。
3. 解决方案3.1 提升服务质量为了减少用户流失，电信运营商应加强对服务质量的监管和管理。
提供稳定、快速的网络连接，提高网速并减少中断，是保障用户体验的关键。
定期对网络设备进行维护和升级，保持服务质量稳定。
3.2 加强客户服务建立高效的客户服务体系，包括严格的投诉处理、快速响应用户的问题和需求，以及提供高水平的售前和售后服务。
培训和提升客服人员的专业素养，确保用户得到满意的服务体验。
3.3 优化价格策略电信运营商应根据市场需求和竞争状况，制定合理的价格策略。
提供透明、合理的价格结构，并充分向用户展示所提供的服务价值。
定期评估市场竞争力和用户需求，灵活调整价格策略。
客户流失分析报告分析客户流失原因与预防措施
客户流失分析报告分析客户流失原因与预防措施客户流失分析报告：分析客户流失原因与预防措施一、引言在当前激烈的市场竞争中，客户的流失对企业的生存和发展至关重要。
为了提高客户保留率，并制定有效的预防措施，我公司进行了一项客户流失分析。
本报告旨在深入分析客户流失的原因，并提出相应的预防措施。
二、客户流失原因分析1.产品或服务质量问题产品或服务质量是客户最为关注的因素之一。
如果产品存在质量问题，或者服务不到位，客户很容易流失。
通过对流失客户的调查和分析，发现以下几个主要问题：（1）产品质量不稳定，存在常见问题，并缺乏及时解决的方案；（2）服务响应速度慢，不能及时满足客户需求；（3）售后服务不到位，不能有效解决客户问题。
2.价格竞争力不足在市场竞争激烈的行业中，价格是一个重要的竞争因素。
如果企业的产品价格过高，或者相同品质的产品在市场上同类产品价格更低，客户很容易流失。
调查结果显示，以下几个原因导致了客户流失：（1）产品价格偏高，难以满足客户的期望价值；（2）同类产品价格更低，但质量相似或更优。
3.竞争品牌影响力加强伴随着市场的快速发展，竞争对手的品牌影响力日益增强，对客户构成了持续的吸引力。
通过对流失客户的访谈，发现以下几个问题：（1）竞争对手具备更好的品牌形象和市场知名度；（2）竞争对手提供了更广泛的产品线，满足了客户多样化的需求；（3）竞争对手有更好的销售和服务团队。
4.客户沟通不畅有效的沟通是企业与客户之间建立良好关系的关键。
如果客户在与企业的沟通中遇到问题，他们可能会选择流失。
根据调查结果，我们了解到以下几个方面存在问题：（1）客户反馈渠道不畅，导致问题不能及时解决；（2）企业与客户之间的沟通方式单一，无法满足多样化的沟通需求；（3）企业对客户意见和建议的反馈不及时。
三、预防措施1.改进产品和服务质量针对产品或服务质量问题，我们应制定以下预防措施：（1）建立质量控制体系，确保产品质量的稳定性和可靠性；（2）加强售后服务团队的培训，提高服务质量和响应速度；（3）建立客户投诉处理机制，及时解决客户问题。
中移动通信客户流失分析方法
中移动通信客户流失分析方法引言随着时代不断发展，移动通信行业成为人们生活中不可或缺的一部分。
中移动作为中国最大的移动通信运营商之一，面临着客户流失的挑战。
客户流失对于企业的盈利能力和市场竞争力都有着重要影响。
中移动需要有效的流失分析方法来了解客户流失的原因，并采取相应措施来降低流失率。
本文将介绍一种常用的中移动通信客户流失分析方法。
1. 数据收集客户流失分析的第一步是收集相关的数据。
中移动可以通过多种途径收集数据，包括但不限于以下几种：用户调查：通过问卷调查的方式，了解客户的使用体验和不满之处。
客户投诉：分析客户的投诉，了解客户的需求和不满意的地方。
用户行为数据：分析客户的使用行为数据，包括通话时长、短信使用量、上网流量等。
用户退订数据：分析客户的退订情况，了解主动退订和被动退订的原因。
2. 数据清洗与整理收集到的数据通常会有噪声和缺失值，需要进行清洗和整理。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值等。
整理后的数据应该易于理解和分析，并且符合分析需要。
3. 数据分析在进行数据分析之前，需要明确分析的目标和问题。
常见的客户流失分析问题包括：流失客户的特征：对比流失客户和未流失客户的特征，了解导致流失的原因。
流失客户的流失时间：分析流失客户的使用时间和流失时间的关系，了解流失的趋势。
不同产品的流失情况：对比不同产品的流失率，了解产品的竞争力和用户的需求。
用户满意度与流失的关系：分析用户满意度和流失的关系，了解提升用户满意度的重要性。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘和机器学习等。
根据问题的需求可以选择相应的方法进行分析。
4. 结果解释与应用根据数据分析的结果，可对流失原因进行解释，并提出相应的应对措施。
例如，如果分析表明不同产品的流失率存在差异较大，中移动可以考虑调整产品策略，优化不受欢迎产品或推出更具吸引力的产品。
对于满意度与流失的关系分析，中移动可以针对客户进行有针对性的改进，以提升客户满意度，减少客户流失。
客户流失数据分析报告识别客户流失原因与预防措施
客户流失数据分析报告识别客户流失原因与预防措施客户流失数据分析报告概述：本报告旨在通过客户流失数据的分析，识别客户流失的原因，并提出相应的预防措施，以帮助企业更好地保留现有客户并提升客户满意度。
一、数据分析根据所收集到的数据，我们对客户流失进行了详细的分析，并得出以下结论：1. 客户流失现状根据数据统计，近期客户流失率高于平均水平，表明存在一定的问题。
这种客户流失率高涉及到一部分新客户的流失，但更值得关注的是老客户的流失。
这可能暗示着我们的客户关系管理存在着问题。
2. 流失原因通过对流失客户的回访调查及相关数据对比分析，我们总结出以下客户流失的主要原因：a) 产品或服务质量不符合预期b) 缺乏个性化的服务c) 竞争对手的优势与策略d) 客户关怀不足e) 客户体验不佳二、原因分析1. 产品或服务质量不符合预期客户对于产品或服务的期望往往是他们选择我们的原因之一。
如果我们的产品或服务无法满足他们的需求，客户将选择流失。
因此，我们需要加强对产品质量的管控，进行全面的品质检查，并不断改进和优化我们的产品和服务。
2. 缺乏个性化的服务客户希望得到个性化的服务，如果我们不能提供满足他们独特需求的服务，客户可能会离开。
我们应建立个性化的客户关系管理系统，通过数据分析和市场调研，为每个客户提供定制化的服务，增加客户黏性。
3. 竞争对手的优势与策略竞争对手的优势和策略也是客户流失的一个重要原因。
我们需要通过对竞争对手进行深入研究，分析他们的产品优势、营销策略以及价格策略，并针对性地优化我们的产品和服务，以留住客户。
4. 客户关怀不足客户关怀是维持客户满意度和忠诚度的关键因素。
如今，客户期望企业提供及时的问题解决、回馈信息和推广活动等。
我们需要建立一个完善的客户关怀体系，定期与客户进行沟通和互动，提高客户参与感和忠诚度。
5. 客户体验不佳客户的整体体验对于留住客户尤为重要。
我们需要通过不断优化运营流程、提高服务质量和专业素养等方面来提升客户的体验感和满意度。
用户流失预警数据分析
用户流失预警数据分析在当今互联网时代，用户流失是每个企业都面临的重要问题之一。
随着用户数量的增加，如何高效地预测和分析用户流失数据，对于企业的发展和盈利至关重要。
本文将通过对用户流失预警数据的分析，探讨如何有效地解决这一问题。
一、概述用户流失预警数据分析是一种通过对用户行为数据进行挖掘和分析，准确预测用户流失并采取相应措施的方法。
通过分析用户的购买、使用和交互数据，企业可以及时发现用户流失的迹象，并采取针对性的措施，以提高用户留存率和忠诚度。
二、数据收集与整理要进行用户流失预警数据分析，首先需要收集和整理大量用户的相关数据。
这些数据包括用户的个人信息、购买记录、访问记录等。
通过合理的数据收集和整理，可以建立完整的用户数据库，为后续的分析提供数据基础。
三、指标选择与统计分析在进行用户流失预警数据分析时，需要选择一些关键的指标来衡量用户流失的可能性。
常用的指标包括用户活跃度、购买频率、访问时长等。
通过对这些指标进行统计分析，可以发现不同用户群体的特点和行为规律。
四、用户流失预测模型建立基于收集到的数据和统计分析的结果，可以建立用户流失预测模型。
该模型可以根据用户的历史数据和当前行为，预测用户是否会流失，以及流失的时间和原因。
常用的预测模型包括逻辑回归、决策树和神经网络等。
五、异常检测与预警机制通过建立用户流失预测模型，可以实时监测用户行为和数据变化，及时发现异常情况并预警。
当用户的行为数据与预测模型不符合时，系统会自动触发预警机制，提醒企业相关人员采取措施，避免用户流失。
六、用户流失原因分析在用户流失预警数据分析的过程中，不仅要关注用户是否会流失，还需要深入分析用户流失的原因。
通过对用户的反馈数据、评价和调查问卷等进行分析，可以了解用户的不满和需求，并相应地改进产品和服务，提高用户满意度和留存率。
七、针对性措施的制定与实施用户流失预警数据分析的最终目的是为了采取针对性的措施，降低用户流失率。
通过对用户流失原因的分析，企业可以制定相应的改进方案，并通过优化产品、提升服务、个性化推荐等方式，留住用户并提高用户忠诚度。
运营商用户流失预测项目意义及目标
运营商用户流失预测项目意义及目标以运营商用户流失预测项目意义及目标为标题，本文将探讨该项目的重要性以及目标。
一、意义：随着通信技术的不断发展，运营商行业竞争日益激烈。
为了保持市场份额和提高用户黏性，运营商们需要更好地了解用户的需求和行为，以便提供更好的服务和产品。
用户流失是运营商面临的一个重要问题，因此，运营商用户流失预测项目具有以下重要意义：1. 提前预测用户流失：通过分析用户的行为数据和消费习惯，可以提前预测哪些用户有可能流失，从而采取针对性措施，提高用户满意度和留存率。
2. 降低用户流失成本：运营商在用户流失后需要重新吸引新用户或挽留离去的用户，这需要付出一定的成本。
因此，通过预测用户流失，可以采取相应措施，降低流失率，减少后续的成本投入。
3. 提升竞争力：用户流失预测项目可以帮助运营商更好地了解用户需求和偏好，根据用户的特点和意愿，调整产品和服务策略，提升竞争力。
二、目标：运营商用户流失预测项目的目标是通过对用户数据的分析和建模，实现准确预测用户流失，并制定相应的应对策略。
1. 数据收集和整理：首先，需要收集用户的行为数据、消费习惯、使用时长等信息，并对数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性和完整性。
2. 特征选择和建模：运营商用户流失预测需要选取合适的特征，并建立合适的模型。
特征选择要考虑到对用户流失预测具有重要影响的因素，如用户的历史消费金额、使用时长、投诉情况等。
建模可以使用机器学习算法，如逻辑回归、决策树等，通过训练数据来建立模型。
3. 模型评估和优化：建立模型后，需要对模型进行评估和优化。
评估可以使用一些指标，如准确率、召回率、F1值等，来衡量模型的预测效果。
如果模型效果不理想，可以通过调整特征选择、改进算法等方式进行优化。
4. 流失用户预测和策略制定：通过建立的模型，可以对未来用户的流失情况进行预测。
根据预测结果，可以制定相应的应对策略，如向潜在流失用户提供个性化的优惠活动、改进产品和服务质量等，以挽留用户。
中移动通信客户流失分析方法[1]
![中移动通信客户流失分析方法[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/95a93875c950ad02de80d4d8d15abe23482f0316.png)
中移动通信客户流失分析方法中移动通信客户流失分析方法引言客户流失分析是企业经营管理中非常重要的一环，对于中移动通信公司而言，通过分析客户流失情况可以帮助他们了解客户离开的原因，并采取相应的措施来降低客户流失率。
本文将介绍中移动通信客户流失分析的方法，帮助企业更好地了解客户流失问题，并提出有效的解决方案。
1. 数据收集在进行客户流失分析之前，需要先收集相关的数据。
中移动通信公司可以通过以下途径收集数据：- 客户信息系统：包括客户的基本信息、通信记录、消费情况等。
- 反馈调查：通过方式、短信或电子邮件等方式，向离开公司的客户进行调查，了解他们离开的原因。
- 社交媒体监测：通过监测社交媒体上的公众舆论，了解市场对中移动通信服务的评价，以及对竞争对手的比较。
以上数据收集方法可以帮助中移动通信公司全面地了解客户流失情况，并为后续分析提供充分的数据支撑。
2. 客户流失分析指标在进行客户流失分析时，中移动通信公司可以使用以下指标来评估客户流失情况：- 流失率：衡量客户流失的比例，可以按照不同时间段、不同地区或不同产品进行分析。
- 流失原因：通过调查和分析，了解客户离开的原因，比如价格竞争、服务不满意等。
- 流失趋势：对客户流失进行趋势分析，了解流失率的变化情况，以及流失的周期性。
- 流失客户价值：对流失客户进行价值评估，了解他们在离开前的消费情况以及潜在的价值。
以上指标可以帮助中移动通信公司深入了解客户流失情况，为后续的分析和决策提供依据。
3. 客户流失分析方法3.1. 基于数据挖掘的分析方法中移动通信公司可以利用数据挖掘方法来分析客户流失的潜在模式和规律。
通过应用数据挖掘算法，可以发现隐藏在数据背后的规律和关系，找出可能导致客户流失的因素和特征。
常用的数据挖掘算法包括决策树、关联分析和聚类分析等。
3.2. 基于统计分析的分析方法中移动通信公司可以利用统计分析方法来研究客户流失情况。
通过建立统计模型，可以对客户流失进行预测和分析。
中移动通信客户流失分析方法
中移动通信客户流失分析方法中移动通信客户流失分析方法引言1. 数据收集数据收集是客户流失分析的基础。
中移动通信公司可以通过多种方式收集客户相关数据，包括但不限于：用户调查：定期进行用户调查，了解客户的满意度和需求。
运营数据：收集客户的通话记录、短信记录、流量使用情况等运营数据。
客户反馈：及时记录客户的投诉和建议。
通过数据收集，中移动通信公司可以获取大量客户信息，并为后续的流失分析提供数据支持。
2. 数据预处理在进行客户流失分析之前，需要对收集到的数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据整理和数据标准化等步骤。
数据清洗是指清除数据中的错误、重复和缺失值。
数据整理是将不同来源的数据整合到同一份数据表中，以便统一分析。
数据标准化是将不同度量指标转化为统一的标准，方便比较和分析。
通过数据预处理，可以确保分析的准确性和可靠性。
3. 客户流失指标客户流失指标是衡量客户流失程度的重要标志。
中移动通信公司可以选择一些常用的客户流失指标进行分析，包括但不限于：流失率：衡量单位时间内客户的流失数量占总客户数量的比例。
客户生命周期：客户从加入中移动通信公司到离开的整个时间周期。
客户价值：客户在其生命周期内为公司创造的收益。
通过客户流失指标的分析，中移动通信公司可以了解客户流失的程度和趋势，进而采取相应的措施。
4. 客户流失原因分析了解客户流失的原因对于制定相应的挽留策略非常重要。
中移动通信公司可以通过以下几种方法进行客户流失原因分析：数据挖掘：使用数据挖掘技术，挖掘出与客户流失密切相关的因素。
客户反馈分析：分析客户反馈信息，了解客户离开的具体原因。
对比分析：将流失客户和留存客户进行对比分析，找出不同之处。
通过客户流失原因分析，中移动通信公司可以找到客户流失的主要原因，并采取相应的挽留措施。
5. 挽留策略根据客户流失原因分析的结果，中移动通信公司可以制定相应的挽留策略。
挽留策略可以包括但不限于：个性化营销：根据客户的特定需求，提供个性化的产品和服务。
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➢ 通信运营商客户流失分析与预测的总体流程如下图所示，具体步骤如下。
业务系统
数据准备
特征工程
模型训练与评价
需求分析 数据收集
数据去重 数据降维 数据清洗 数据合并
训 练 集
哑变量处理
测 试 集
模型训练
模型评价
模型重构 与寻优
结果分析
性能度量 模型应用
大数据挖掘专家
7
餐饮企业数据分析的步骤与流程
➢ 导入原始数据，查找并删除完全重复的数据。 ➢ 剔除与预测相关性不强的特征，降低维数。 ➢ 对整理后的数据集进行清洗，查找缺失值和异常值，对存在缺失的数据按照一定的规则赋值，删除异
处理异常值后数据集的形状为： (899901, 29)
大数据挖掘专家
16
数据合并
1. 分组计算用户基本特征的中位数和方差
➢ 将数据按照用户ID分组，求出每个用户的费用、通话时长等基本特征三个月内的中位数和方差，如下代码
所示。
In[1]:
import os import pandas as pd import numpy as np data_drop = pd.read_csv('../tmp/data_drop.csv', encoding='utf8') data_group = data_drop.groupby("USER_ID").agg({'ACCT_FEE':[np.median,np.var],\
处理缺失值后数据集的形状为： (899904, 29)
大数据挖掘专家
14
数据清洗
2. 异常值处理
➢ 对数据集中的每一列进行统计分析，查看是否存在异常值，如下代码所示。
In[6]: Out[6]:
# 对列统计分析 data_drop.describe()
INNET_MONTH IS_AGREE CREDIT_LEVEL VIP_LVL ACCT_FEE …
count 899904.000000 899904.000000 899904.000000 899904.000000
899904.000000
mean 34.507915
0.510393 66.016826
52.388983
118.595064 …
std
34.232039
0.499892 0.958607 48.936066
167.792836 …
min
-251.000000
0.000000 0.000000 0.000000 0.010000 …
25%
10.000000
0.000000 65.000000
0.000000 54.850000 …
50%
24.000000
1.000000 66.000000
99.000000
大数据，成就未来
通信运营商客户流失分析与预 测
目录
1
通信运营商客户流失分析需求
2
数据准备
3
特征工程
4
使用多层感知器算法实现通信运营商 客户流失预测
5
小结
大数据挖掘专家
2
通信运营商现状与需求
➢ 随着业务的快速发展、移动业务市场的竞争愈演愈烈。如何最大程度地挽留在网用户、吸取新客户 ，是电信企业最关注的问题之一。竞争对手的促销、公司资费软着陆措施的出台和政策法规的不断 变化，影响了客户消费心理和消费行为，导致客户的流失特征不断变化。对于电信运营商而言，流 失会给电信企业带来市场占有率下降、营销成本增加、利润下降等一系列问题。在发展用户每月增 加的同时，如何挽留和争取更多的用户，是一项非常重要的工作。
86.000000 …
75%
49.000000
1.000000 67.000000
99.000000
143.580000 …
max
249.000000
1.000000 67.000000
99.000000
65007.210000 …
大数据挖掘专家
15
数据清洗
2. 异常值处理
➢ 由上代码可知，在网时长（INNET_MONTH）出现小于0的异常值，本月费用（ACCT_FEE）出现大于 40000的异常值，需要对这部分异常数据进行删除处理，如下代码所示。
for j in df.columns: dfEquals.loc[i,j]=df.loc[:,i].equals(df.loc[:,j])
return dfEquals detEquals=FeatureEquals(data_drop) # 应用FeatureEquals函数 # 遍历所有数据 lenDet = detEquals.shape[0] dupCol = [] for k in range(lenDet):
# VIP等级为nan的补0 data_drop['VIP_LVL'] = data_drop['VIP_LVL'].fillna(0) # 操作系统缺失的 填补ANDROID data_drop['OS_DESC'] = data_drop['OS_DESC'].fillna('ANDROID') print('处理缺失值后数据集的形状为：',data_drop.shape)
In[8]: Out[8]:
# 删除异常数据 data_drop = data_drop[data_drop['INNET_MONTH'] >= 0] data_drop = data_drop[data_drop['ACCT_FEE'] < 400000] print('处理异常值后数据集的形状为：',data_drop.shape) data_drop.to_csv('../tmp/data_drop.csv', encoding='utf8')
import os import pandas as pd # 读取数据文件 data = pd.read_csv('../data/USER_INFO_M.csv', index_col=0,encoding = 'gbk') print('原始数据形状为：',data.shape)
原始数据形状为： (900000, 34)
➢ 随着机器学习技术的不断发展和应用，移动运营商希望能借助机器学习算法识别哪些用户可能流失 ，什么时候会发生流失。而通过建立流失预测模型，分析用户的历史数据和当前数据，提取辅助决 策的关键性数据，并从中发现隐藏关系和模式，进而预测未来可能发生的行为，就可以帮助移动运 营商实现这些要求。
大数据挖掘专家
66.63633009743262%
dtype: object)
大数据挖掘专家
13
数据清洗
1. 缺失值处理
➢ 由上代码可知，其中IS_LOST为客户是否流失的标签字段不需要进行插补，而VIP等级（VIP_LVL）和操作
系统（OS_DESC）的缺失值较多，需要进行插补，如下代码所示。
In[6]: Out[6]:
3
通信运营商数据基本状况
➢ 某运营商提供了不同用户的三个月使用记录共900000条数据，共34个特征，其中存在着重复值，缺失 值与异常值，其字段说明如下表所示。
名称
字段描述
MONTH_ID
月份
USER_ID
用户ID
INNET_MONTH
在网时长
IS_AGREE
是否合约有效用户
AGREE_EXP_DATE
8
目录
1
通信运营商客户流失分析需求
2
数据准备
3
特征工程
4
使用多层感知器算法实现通信运营商 客户流失预测
5
小结
大数据挖掘专家
9
数据去重与降维
➢ 原始数据中存在一部分重复记录，删除这部分重复记录，并查找原始数据中是否存在重复的特征，如
下代码所示。
In[1]:
Out[1]: In[2]: Out[2]:
降维后的数据形状为: (899904, 29)
大数据挖掘专家
12
数据清洗
1. 缺失值处理
➢ 检测数据中是否存在的缺失值，如下代码所示。
In[5]:
# 统计各个特征的缺失率
naRate
=
(data_drop.isnull().sum()/data_drop.shape[0]*100).astype('str')+'%'
常数据。 ➢ 合并用户的基本信息特征，将3个月的记录合并为一条。 ➢ 简化手机品牌和操作系统特征，并进行独热编码便于构建模型。 ➢ 将合并后的数据集划分为训练集和测试集，并对数据进行标准化处理。 ➢ 基于训练集构建客户流失预测模型。 ➢ 在测试集上应用客户流失预测模型，并对预测结果进行评价
大数据挖掘专家
删除重复列后的数据形状： (899904, 34)
大数据挖掘专家
11
数据去重与降维
➢ 原始数据中的用户性别、年龄和星座等信息与用户流失预测相关性很小。因此，可以对原数据集进行
降维处理，如下代码所示。
In[4]: Out[4]:
# 数据降维 del data_drop['MODEL_NAME'] # 手机型号 del data_drop['AGREE_EXP_DATE'] # 删除合约是否到期 del data_drop['CUST_SEX'] # 性别 del data_drop['CONSTELLATION_DESC'] # 星座 del data_drop['CERT_AGE'] # 年龄 print('降维后的数据形状为:', data_drop.shape)