第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析教学教材
电信服务营销技巧第4章电信客户分析与客户开发课件
二、电信客户购买行为的形成 • 电信客户购买行为是指个人、家庭或社会
团体为了满足自己的某种需要而购买电信 产品的行为。这种行为的形成是一个十分 复杂的过程，是在一系列相关因素的影响 下的连续行为。
电信服务营销技巧第4章电信客户 分析与客户开发课件
三、电信客户购买行为的类型
探讨价格；回忆曾经用过的其他品牌 实施说服技巧，包括富有自信地
的同类产品；拿其他品牌来对比，
劝购，强调产品符合客户
在卖场则表现为去其它同类产品
需求，以相关资料或成功
前观看。
例子佐证，说明产品附加
利益，说明服务保障等。
心理认同 购买决策
认同产品本身，也基本认同价格。 可能再次要求让价，或者思考，显露 想买的表情。
决定购买，但可能思考买后会不会 要求开单、付款等。 后悔，对上司或家人是否好交 代。
电信服务营销技巧第4章电信客户 分析与客户开发课件
观察客户表现，判断客户类型。
把握时机，促成交易，不要拖泥 带水。
六、电信客户群分析
1．女性客户群分析 • 该群体常常是引领新产品消费潮流的主力军，她们代表着
时尚趋势，产品更新频率较快，感性意识和攀比意识较强， 信息传播速度较快。 • 相对缺乏理性：与男性相比，女性对产品选择更具有感性、 易受他人左右的特点。购买意识、消费方式也很容易在女 性消费之间传播并相互影响。 • 忌妒心：一般来说，女性思虑更细，很容易被引发“忌妒 心”，攀比心理比较强烈，在生活追求上易与周边熟人比 较。但对于知识文化水平较高的女性来说，这一点并不是 很明显。
五、电信客户购买决策
阶段 获取信息
客户心理
发现产品，产生好奇，但对营销服 务人员心存戒备，怕上当。
大数据-通信运营商客户流失分析与预测
➢ 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。
《电信客户流失管理》课件
电信客户流失管理策略
提供高质量服务
通过提供高质量的产品和服务，满足客户需求， 增加客户满意度，降低客户流失率。
预警客户流失
通过分析客户行为和数据，提前预警潜在的流 失客户，采取相应的措施挽留。
分析和解决问题
分析客户流失原因，并帮助客户解决问题，提 高客户满意度。
Байду номын сангаас
挽回已经流失的客户
采取积极措施和个性化的服务，挽回已经流失 的客户，并恢复客户忠诚度。
不断创新，推出新的产品和服务，满足客户不断变 化的需求，留住客户。
电信客户流失管理出现的问题及解决方法
1 客户流失数据的准确 2 如何有效地挽回已经 3 如何平衡客户权益和
性问题
流失的客户
企业利益
确保客户流失数据的准确 性和可靠性，避免误判客 户流失和采取错误的挽回 措施。
通过灵活的挽回策略和个 性化的服务，有效地挽回 已经流失的客户，恢复客 户忠诚度。
电信客户流失管理的实践案例
1
中国电信
中国电信通过提供定制化服务和个性化用户体验，成功降低客户流失率，提高客 户满意度。
2
美国AT&T
AT&T通过大数据分析和智能营销，实施精细化客户管理，取得了显著的客户流 失管理成果。
3
澳大利亚Telstra
Telstra通过建立全面的客户关系管理体系，提供全方位的服务，提高客户忠诚度 和满意度。
电信客户流失管理技巧
收集客户反馈和建议
通过收集客户的反馈和建议，了解客户需求，改进 产品和服务，提升客户满意度。
提供个性化的服务
根据客户的需求和偏好，提供个性化的服务，增强 客户体验，提高客户忠诚度。
建立健康的客户关系
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。
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一、引言随着信息时代的快速发展，电信行业成为现代社会中不可或缺的一部分。
然而，电信运营商面临着一个严峻的问题——用户流失。
在这份报告中，我们将对电信行业用户流失的原因进行深入分析，以期为电信运营商提供有针对性的解决方案。
二、市场竞争激烈当前，电信市场竞争异常激烈。
各大电信运营商为了争夺用户市场份额，不断推出各种降价优惠活动。
这种竞争导致用户不再忠诚于某一家电信运营商，而是更容易受到其他运营商的诱惑，选择更为优惠的套餐计划。
与此同时，用户在电信运营商之间的频繁切换也导致了用户流失。
三、服务质量不达标大部分用户在选择电信运营商时，会将服务质量视为决策的重要因素之一。
然而，当前电信行业中存在一些问题，如通话质量差、网络不稳定、客服难以沟通等。
这些问题导致用户对电信运营商的满意度降低，从而加速了用户流失的发生。
四、价格不透明电信运营商的定价策略晦涩难懂，价格不透明也是导致用户流失的重要原因之一。
许多用户在选择套餐时常常陷入被动，因为他们无法确切了解套餐中所包含的服务项目、费用明细等。
这种不透明的价格策略导致用户在使用过程中产生疑虑，最终选择放弃使用或者寻找其他更透明的选项。
五、缺乏个性化服务随着用户需求多样化，提供个性化服务已成为电信行业的关键。
然而，当前大部分电信运营商仍然采用一刀切的服务模式，未能满足用户个性化需求。
缺乏个性化服务导致用户体验不佳，影响了用户的忠诚度，进而加速了用户流失。
六、营销手段不足传统的电信运营商在市场营销方面存在巨大的缺陷。
这些公司通常依赖大规模广告宣传，而忽视了与用户的有效沟通。
在如今信息爆炸的时代，用户对广告的接收能力有限，广告信息并不一定能够真正传递给用户。
这导致了电信运营商无法有效留住用户，也是流失的重要原因之一。
七、缺乏优质内容在移动互联网时代，用户需要的不仅仅是通话和上网功能，而是更多的娱乐和社交服务。
然而，许多电信运营商在提供优质内容方面存在不足。
电信行业的用户流失预测
电信行业的用户流失预测电信行业是一个竞争激烈且充满挑战的行业，用户流失一直是企业关注的焦点。
准确地预测用户流失可以帮助电信公司及时采取措施，提高客户留存率，降低业务成本。
本文将介绍电信行业用户流失预测的方法和应用。
一、用户流失的原因分析用户流失是电信行业常见的问题之一，了解用户流失的原因对于预测和防止流失至关重要。
用户流失的原因可以分为两大类：内外因素。
内因素包括用户满意度、服务质量、产品价格以及竞争对手的优势等。
用户如果对产品或服务不满意，或者竞争对手提供更具吸引力的优惠政策，用户就有可能选择流失。
外因素则包括用户的生活变化、迁居、工作变动等。
这些因素会直接或间接影响用户对电信服务的需求和选择。
了解用户流失的原因可以有针对性地制定预防措施，有效降低用户流失率。
二、预测用户流失的方法为了准确预测用户流失并采取相应的措施，电信公司可以结合数据分析和机器学习等技术手段进行用户流失预测。
1. 数据分析首先，电信公司需要收集并整理用户的历史数据，包括用户的基本信息、使用习惯、消费行为等等。
这些数据可以通过用户登记、账单记录等方式获取。
接下来，通过对历史数据的统计分析，可以发现用户流失的规律和潜在的影响因素。
例如，通过分析用户退订时的共同特征，找出可能导致用户流失的主要因素。
2. 机器学习算法除了数据分析，电信公司还可以利用机器学习算法来提高用户流失预测的准确性。
机器学习是通过训练模型并使用其对新数据进行预测的过程。
电信公司可以使用监督学习算法，根据已知的用户流失情况和相关特征，训练一个预测模型。
然后，使用该模型对新加入或老用户进行预测，判断其是否有流失的可能性。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、逻辑回归等。
根据数据的特点和问题的需求，选择适合的机器学习算法进行用户流失预测。
三、用户流失预测的应用用户流失预测的结果可以为电信公司提供宝贵的参考，帮助其制定相应的营销策略和措施，降低用户流失率，提高客户留存率。
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。
第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析
电信客户流失影响因素与预测分析一、引言目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。
对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。
因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。
客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。
可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。
当今电信市场竞争激烈,运营商每月客户流失率在1%～3%,挽留将要流失客户,降低客户流失率是近年来热门的研究领域。
而数据挖掘技术是解决这一问题的有效途径,本文使用IBM Spss Clementine（IBN SPSS Modeler）进行数据挖掘与分析，深入了解电信客户流失的关键，以对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户。
二、问题分析根据已有的结果——流失客户（在数据中直接有判别数据有没有流失的字段churn），寻找他们流失的原因，即流失客户的特征。
通过数据处理，统合数据，根据以前拥有的客户流失数据建立基本属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性的数据模型，找出其潜在的关系，分析出客户流失的因素，计算出客户流失的可能性，预测客户是否流失的可能性。
对于客户的基本数据、客户行为数据及消费数据，进行数据挖掘，研究已流失客户数据，从中找出先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，发掘潜在流失客户，让企业适时把握住市场及客户动态，掌握客户流失的规律。
三、算法简介3.1分类分析分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构建模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是数据挖掘的主要方法，分类模型能很好地拟合训练样本集中属性集与类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一类。
分类技术已经在很多领域得到成功应用，如医疗诊断，客户流失预测，信用度分析，客户分群和诈骗侦测。
客户流失原因分析及应对措施PPT课件
客服部
流失原因
维修价格高
一对一客户经理制，由前台客户接待管理：
• 流失率基盘增长，进厂台次与薪资挂钩；增加对客户维系力度，电话招揽；分组跟进号码分配组员（50元/台）； 活动针对不同客 户设置不同套餐：客户习惯卡；流失6个月以上未进站计算为流失； 每天夕会对关键指标回顾；设立每月优惠活动；续保、延保、 预约量、保修政策； 车型的生命周期一年五年保养工时打折；根据残值规律给客户来站理由；充值抵扣有帮助的建议制度化；物 超所值；爱车讲坛。
流失原因
事故车流入社会修理厂
配件能否天天到货
事故车和定损员理赔中心联系 2/8原则，以20%客户来创造80%利润 购车送延保产品，以减少客户流失，建立客户在4S店消费观念 客户选择我们的理由：快、好、省 感觉被尊重，还是需要认真统筹，重点维护车间服务展示； 提升员工满意度内审信息绩效合理，增强内部沟通
THANK YOU
SUCCESS
2019/8/22
流失原因
服务便捷性不高，流程繁 琐
建议厂方延长保修期
开单流程
配件合理控制保养客单价实现套餐价
保修期/首保/二保优先优质服务，通过休息窗口展示维修价值与服务，SA通过项目单展示服务价值
保养手册不合理（里程等争议）
通过俱乐部平台，做些养护知识、自驾游积分等活动，让基盘客户处处受到重视关怀，提升客户自
流失原因
单位车辆招投标（定点维 修）
建议厂方增加免费换油次数
保养手册明确保养时间和公里数否则放弃保修权利
针对出保后的客户，延保组能推出相关的延保套餐
延长服务时间
系统化的客户MOT，标准和规范化的MOT
电信行业用户流失原因分析与防范策略
电信行业用户流失原因分析与防范策略随着移动互联网的快速发展，电信行业正逐渐成为现代社会中不可或缺的基础设施。
然而，电信行业用户流失问题却一直是运营商们的头疼事。
用户流失不仅直接影响着运营商的盈利能力，还暗示着服务质量与用户体验的问题。
因此，科学分析电信行业用户流失原因，并制定相应的防范策略，对于运营商来说是至关重要的。
一、用户流失原因分析1. 价格竞争激烈：随着中国电信市场竞争的日益激烈，运营商不断推出各种优惠活动以吸引用户，例如降低套餐价格、提供免费流量等。
然而，这些举措在短期内可以吸引用户，但对于长期用户留存并不起作用。
一旦优惠结束，用户可能会因为价格而选择其他运营商。
2. 服务质量问题：电信行业是一个服务型行业，服务质量是用户选择运营商的重要因素之一。
用户对于通信信号、网络速度、客户服务等方面的满意度会直接影响用户对运营商的选择。
如果用户在使用过程中频繁遇到信号弱、上网速度慢、客服不给力等问题，他们很可能会选择更好的服务商。
3. 不满意的产品和服务：用户对于运营商提供的产品和服务是否满意，直接影响其选择是否继续使用该运营商的服务。
例如，用户对于套餐的内容、流量的使用方式、支付方式等是否满意，都会影响他们是否选择流失。
另外，用户对于附加服务（如增值业务、维修保障等）的需求和是否得到满足，也是决定用户是否留存的重要因素。
4. 维权意识增强：随着消费者维权意识的提高，用户对于电信行业的投诉和维权行为也在不断增加。
例如，用户对于不公平的合同条款、隐私泄露等问题提出的维权要求，如果没有得到满足，用户有可能会选择不再继续使用该运营商的服务。
5. 竞争对手抢夺：电信行业竞争激烈，各运营商都在积极争夺用户。
竞争对手可能会通过各种手段吸引用户流失，例如推出更具竞争力的套餐、提供更好的服务、携号转网等。
面对竞争，运营商需要持续提升自身的竞争力，以阻止用户流失。
二、防范策略1. 提高服务质量：提供稳定可靠的通信信号、高速流畅的网络服务以及全天候的客户支持服务，是吸引用户的重要一环。
客户流失原因分析及应对报告
客户流失原因分析及应对报告尊敬的领导：根据您的要求，我进行了对客户流失原因的分析，并为此撰写了一份详细的报告。
以下是报告的内容：一、引言客户流失是每个企业都面临的重要问题之一。
随着市场竞争的加剧，客户更加注重服务质量和客户体验，这对企业来说是巨大的挑战。
本报告将重点分析客户流失的原因，并提供相应的应对措施。
二、客户流失的原因1. 产品或服务质量不达标产品或服务质量不仅仅意味着产品本身的性能，还包括企业的服务态度、售后服务等方面。
如果产品存在质量问题，或者售后服务不到位，客户很可能选择寻找其他供应商。
2. 价格过高或不具竞争力在竞争激烈的市场环境中，价格一直是客户选择的重要因素。
如果企业的产品价格过高，或者竞争对手提供了更具竞争力的价格，客户很可能会流失。
3. 缺乏个性化服务现代客户对于个性化服务的需求越来越高。
如果企业对客户缺乏深入了解，无法提供满足客户需求的个性化服务，则客户很可能会流失。
4. 沟通不畅或沟通不及时良好的沟通可以建立客户和企业之间的良好关系。
如果企业在沟通方面存在问题，如回复电子邮件过慢、电话咨询回复不及时等，客户可能对企业感到不满，选择流失。
5. 竞争对手的吸引力竞争对手的吸引力是客户流失的另一个重要原因。
竞争对手提供了更具吸引力的产品和服务，或者采用了更具竞争力的价格策略，客户很可能转向竞争对手。
三、应对措施1. 提高产品或服务质量企业应投入更多资源来提升产品或服务质量，确保产品的性能和可靠性达到客户的期望。
同时，建立高效的售后服务体系，及时解决客户遇到的问题，增加客户的满意度和忠诚度。
2. 制定合理的价格策略企业需要根据市场需求和竞争对手的价格水平，制定合理的价格策略。
可以考虑通过降价、促销活动等方式提升产品的竞争力，吸引更多客户并提高客户留存率。
3. 加强客户关系管理建立完善的客户关系管理系统，加深对客户的了解，并将客户信息进行分类和分析，实施个性化服务策略。
例如，通过定期沟通、邀请参加客户活动等方式，增强客户与企业之间的黏性。
大数据-通信运营商客户流失分析与预测
大数据，成就未来通信运营商客户流失分析与预测1数据准备目录通信运营商客户流失分析需求2特征工程3使用多层感知器算法实现通信运营商客户流失预测4小结5Ø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。
Ø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。
Ø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IDINNET_MONTH在网时长IS_AGREE是否合约有效用户AGREE_EXP_DATE合约计划到期时间CREDIT_LEVEL信用等级VIP_LVL VIP等级ACCT_FEE本月费用（元）名称字段描述CALL_DURA通话时长（秒）NO_ROAM_LOCAL_CALL_DURA本地通话时长（秒）NO_ROAM_GN_LONG_CALL_DURA国内长途通话时长（秒）GN_ROAM_CALL_DURA国内漫游通话时长（秒）CDR_NUM通话次数（次）NO_ROAM_CDR_NUM非漫游通话次数（次）NO_ROAM_LOCAL_CDR_NUM本地通话次数（次）NO_ROAM_GN_LONG_CDR_NUM国内长途通话次数（次）GN_ROAM_CDR_NUM国内漫游通话次数（次）P2P_SMS_CNT_UP短信发送数（条）TOTAL_FLUX上网流量（MB）LOCAL_FLUX本地非漫游上网流量（MB）GN_ROAM_FLUX国内漫游上网流量（MB）CALL_DAYS有通话天数。
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
电信行业的用户流失原因分析
电信行业的用户流失原因分析电信行业是一个竞争激烈的行业，在这个行业中，吸引用户不易，而保留用户更为困难。
随着互联网的普及和技术的发展，用户有更多的选择和更高的期望，这增加了电信公司留住用户的挑战。
本文将分析电信行业用户流失的原因，帮助电信公司了解问题所在并采取相应措施。
一、服务质量不佳服务质量是用户选择和留住电信公司的重要因素之一。
若用户遇到频繁的网络故障、通话质量差、客服响应慢等问题，他们就会失去对该电信公司的信任，并选择其他竞争对手。
用户期望获得高效、可靠的服务，因此电信公司应加强网络维护，提升通信质量，确保及时响应用户需求。
二、价格竞争激烈电信行业价格战一直存在，用户常常因为价格低廉而选择其他电信公司。
低价格吸引了一部分用户，但另一部分用户会流失，因为他们认为低价服务质量不高。
电信公司应权衡价格和服务质量之间的关系，提供具有竞争力的价格同时保持可靠的服务质量。
三、缺乏个性化服务个性化服务是吸引用户和提升用户满意度的关键。
如今，用户对定制化的需求越来越高，而传统的电信公司往往缺乏个性化服务。
缺少对用户需求的了解和针对性的推荐，导致用户流失。
电信公司应通过数据分析和用户调研，提供个性化的服务方案，满足用户的特定需求。
四、竞争对手推出新的产品和服务电信行业创新力是留住用户的重要因素。
当竞争对手推出新的产品和服务时，用户很容易受到吸引而选择转投其它公司。
电信公司应密切关注市场动态，不断推出创新产品和服务，满足用户需求并保持竞争力。
五、不良口碑和用户体验用户口碑在电信行业中具有重要影响力。
如果用户听到他人对某个电信公司的投诉或负面评价，他们会考虑转投其他公司。
此外，恶劣的用户体验也会影响用户留存率。
电信公司应重视用户意见和反馈，及时解决问题，改善用户体验，从而提高口碑和用户满意度。
六、合同限制和处罚机制某些电信公司的合同限制和处罚机制使用户难以更换服务提供商，但这也导致了用户流失。
用户对于某个电信公司产生了不满，但由于合同的限制，他们无法很快解决问题。
电信行业大数据分析与用户流失预警
电信行业大数据分析与用户流失预警随着社会的不断发展和电信行业的快速发展，大数据分析在电信行业的应用日益广泛。
电信运营商可以通过对大数据的深入分析，预测和预警用户的流失情况，进而采取相应措施，减少用户流失率，提升用户的满意度和忠诚度。
一、大数据在电信行业中的应用价值在电信行业，用户数量众多，用户行为数据也非常庞大。
这些用户行为数据包含了用户使用手机的时间、地点、通话的时长、短信的数量、流量的使用情况等等。
运营商可以通过对这些数据进行整理、分析和挖掘，提取出有价值的信息。
1.用户画像建立通过大数据的分析，可以对用户进行精准的画像。
例如，通过分析用户通话时段，可以了解用户的工作时间和下班时间，从而推测出用户的职业身份；通过分析用户的流量使用情况，可以了解用户的兴趣爱好，从而进行精准的推荐营销等。
2.用户行为分析通过对用户行为数据的分析，可以了解用户的通话习惯、短信使用频率、流量使用偏好等。
通过分析用户的行为，可以发现潜在的问题，并进一步改善用户体验。
例如，如果发现大量用户在某个时间段内频繁投诉网络不稳定，运营商可以及时调整网络设备，提高用户的满意度。
二、用户流失预警模型的建立用户流失是电信运营商面临的一个重要问题，而大数据可以帮助运营商预测和预警用户的流失情况。
具体建立用户流失预警模型的步骤如下：1.数据收集与整理首先，需要收集用户的相关信息，包括用户的基本信息、通话记录、短信记录、流量使用情况等。
然后，将这些数据进行整理、清洗和格式化，为后续的分析做好准备。
2.特征提取与选择在收集到用户的相关数据后，需要从中提取出与用户流失相关的特征。
例如，通话时长、通话次数、账单金额等，这些都可能与用户的流失情况有着一定的相关性。
然后，根据相关性和重要性进行特征的选择，并将选择好的特征进行编码以供后续的建模分析使用。
3.建立预测模型通过选取得到的特征，可以使用各类机器学习算法来训练预测模型。
常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。
电信行业用户流失原因分析
电信行业用户流失原因分析在如今信息时代，电信行业发展迅速，但同时也面临着用户流失的问题。
用户流失对于电信运营商来说是一个严重的挑战，不仅对其收入产生影响，还可能引发市场份额的下降。
因此，了解用户流失的原因至关重要。
本文将分析电信行业用户流失的主要原因，并探讨相应的解决策略。
I. 服务质量不佳首先，电信行业用户流失的一个主要原因是服务质量不佳。
包括网络故障、速度慢、信号不稳定以及客服不专业等问题。
作为用户，他们期待电信运营商能够提供稳定快速的网络连接和良好的客户服务体验。
当用户遇到频繁的网络问题且无法得到及时解决时，他们会失去对电信运营商的信任，进而选择更可靠的竞争对手。
解决方案：- 提升网络稳定性和速度，加大网络设备和基础建设的投入。
- 增加客服团队的培训和素质提升，改善客户服务体验。
II. 不合理的资费政策另一个导致用户流失的重要原因是不合理的资费政策。
过高的资费、复杂的套餐结构以及隐形消费等问题，让用户感觉被“坑”了，难以接受。
许多用户发现自己每月支付的费用超过了自己的预期，并且难以辨别费用的构成，这会导致他们不满意并流失。
解决方案：- 提供透明明了的资费结构，确保用户清晰了解自己所支付费用的来源和用途。
- 推出灵活合理的套餐，根据用户需求差异进行个性化定制，提升用户体验。
III. 激烈的市场竞争电信行业竞争激烈，短时间内吸引新用户相对容易，但难以保持长期用户忠诚度。
其他电信运营商频繁推出各种促销优惠活动，吸引用户流失到其它运营商。
用户会为了获取更多优惠和福利而选择流失。
解决方案：- 加大用户保留力度，在增加新用户的同时，要注重维护现有用户的忠诚度。
- 推出具有竞争力的优惠政策，与用户建立更紧密的关系。
IV. 不满意的产品和福利用户对于电信产品和福利不满意也是用户流失的原因之一。
例如，用户发现自己使用的手机套餐已经过时，且无法满足日益增长的通信需求。
在这种情况下，用户会转向其他运营商或者更先进的通信产品。
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。
客户流失的原因及应对措施ppt课件
此时D发现这条轮胎不宜再运用，并建议改 换，客人却毫不犹疑的赞同改换此条胎。
试分析ＡＢＣ三人在此案例中的角色、他有 什么感言。
Ａ为什么那样做对吗？试分析他的心态！
假设客人不购买轮份一个小雨的晚上，刚下班 的车之翼员工小A、小B和小C正要分开， 忽然一辆轿车驶来，“能充气吗？我轮胎 没气了！〞车里的老板说。
A马上跑上去给客人解释说已下班，B说： “到别的店去充气吧！〞并且详细的说了 别的维修站的名字、地址。
C问明情况后经过思索，拨通了D的。
请举例阐明他遇到此类情况的做法。
我们面对猛烈的竞争市场靠什么博得市场， 靠什么博得客户呢？
客户流失的缘由及应对措施
-----客户正常流失
受金荣风暴的影响 企业外迁
占客户流失率的5%
------客户自然流失 客户管理层即司机的变卦 2、本身经济效益，车辆运用率下降
占客户流失率的30%
----------维修本钱高引起
占客户流失率的7.5%
-----久病成医 客户了解了配件市场，有了诊断阅历
占客户流失率的7.5%
我们面对猛烈的竞争市场 靠什么博得市场，靠什么 博得客户呢？
1.优质的产品 2.诚信效力 3.公司文化建立 4.加强技术提升 5.建立专业企业、员工笼统
谢谢大家 ^-^
小个体、小业主、小私企老板 等
占客户流失率的15%
----------------效力质量
业务接待 配件质量 维修工时，维修技术 员工态度，如：派工不均，有心情员工越多，客户流失
越多 5.冷待待修车辆，如无人过问待修车辆 6.价钱不能达成共识，如：保险公司价钱问题
Python机器学习编程教案Python编程习题通信运营商客户流失分析与预测教案
Python机器学习编程教案教案概述：本教案旨在通过Python编程语言和机器学习技术，使学生能够理解和掌握如何分析通信运营商的客户流失数据，并预测可能的客户流失情况。
通过本教案的学习，学生将能够运用Python编程技巧和机器学习算法来处理实际的数据分析问题。
第一章：Python编程基础回顾1.1 Python编程环境搭建1.2 Python基本语法与数据类型1.3 控制流程与函数定义1.4 数据结构：列表、元组和字典第二章：数据处理与可视化2.1 数据处理库Pandas介绍2.2 数据导入与清洗2.3 数据探索与描述性统计2.4 数据可视化与展示第三章：机器学习基本概念3.1 机器学习概述3.2 监督学习与无监督学习的区别3.3 特征工程的重要性3.4 评估指标与模型选择第四章：机器学习算法应用4.1 线性回归与分类4.2 决策树与随机森林4.3 K最近邻（KNN）算法4.4 支持向量机（SVM）介绍第五章：客户流失分析与预测5.1 客户流失数据的获取与预处理5.2 特征选择与特征工程5.3 建立流失预测模型5.4 模型评估与优化第六章：Python中的机器学习库Scikit-learn 6.1 Scikit-learn库介绍6.2 模型训练与预测6.3 模型持久化与加载6.4 模型参数调优第七章：数据集分割与交叉验证7.1 数据集分割的方法7.2 训练集、验证集和测试集的概念7.3 交叉验证的原理与应用7.4 评估模型的稳健性第八章：深度学习与神经网络8.1 深度学习概述8.2 神经网络的基本结构8.3 Keras库简介8.4 使用Keras构建和训练简单的神经网络模型第九章：模型集成与提升9.1 模型集成的概念9.2 随机森林与梯度提升树9.3 AdaBoost与XGBoost算法9.4 模型融合策略与超参数调整第十章：项目实战与案例分析10.1 实战项目：通信运营商客户流失分析与预测10.2 数据预处理与特征工程10.3 模型选择与训练10.4 结果分析与优化建议重点和难点解析一、Python编程基础回顾难点解析：掌握Python的基本语法和结构是进行机器学习的前提。
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第四篇-电信客户流失影响因素与预测分析电信客户流失影响因素与预测分析一、引言目前电信运营商面临着激烈的市场竞争。
对电信运营商来说，客户即生命，如何保持现有客户是企业客户管理的重中之重。
因此，电信运营商拥有的客户越多，作为主要成本的前期投资就会越大，企业的利润也就越大。
客户资源对于电信运营商来说其意义不言而喻，电信运营商之间的竞争实际上就是对客户资源的竞争。
可以说，未来的电信行业，得客户者得天下。
当今电信市场竞争激烈,运营商每月客户流失率在1%～3%,挽留将要流失客户,降低客户流失率是近年来热门的研究领域。
而数据挖掘技术是解决这一问题的有效途径,本文使用IBM Spss Clementine（IBN SPSS Modeler）进行数据挖掘与分析，深入了解电信客户流失的关键，以对该类客户的行为特性进行预警分析，采取针对性的措施改善客户关系，避免客户流失或者挽留客户。
二、问题分析根据已有的结果——流失客户（在数据中直接有判别数据有没有流失的字段churn），寻找他们流失的原因，即流失客户的特征。
通过数据处理，统合数据，根据以前拥有的客户流失数据建立基本属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性的数据模型，找出其潜在的关系，分析出客户流失的因素，计算出客户流失的可能性，预测客户是否流失的可能性。
对于客户的基本数据、客户行为数据及消费数据，进行数据挖掘，研究已流失客户数据，从中找出先前未知的、对企业决策有潜在价值的知识和规则，发掘潜在流失客户，让企业适时把握住市场及客户动态，掌握客户流失的规律。
三、算法简介3.1分类分析分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构建模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是数据挖掘的主要方法，分类模型能很好地拟合训练样本集中属性集与类别之间的关系，也可以预测一个新样本属于哪一类。
分类技术已经在很多领域得到成功应用，如医疗诊断，客户流失预测，信用度分析，客户分群和诈骗侦测。
常见的分类方法有贝叶斯分类（Bayesian），神经网络（neural networks），遗传算法（genetic algorithms）和决策树分类器（decision trees）。
在这些分类方法中，决策树分类器在大规模的数据挖掘环境中已经获得了最为广泛的应用。
3.2决策树演算法决策树演算法是在进行数据挖掘时经常使用的分类和预测方法。
一个决策树的架构，是由三个部分所组成：叶节点 (Leaf Node)、决策节点 (Decision nodes) 以及分支。
决策树演算法的基本原理为：通过演算法中所规定的分类条件对于整体数据进行分类，产生一个决策节点，并持续依照演算法规则分类，直到数据无法再分类为止。
3.3决策树演算法的比较决策树演算法依据其演算原理以及可适用分析数据类型的不同延伸出多种决策树演算法。
在 IBM SPSS Modeler 中，主要提供了四种常用的决策树演算法供使用者选择，分别为：C5.0、CHAID、QUEST 以及 C&R Tree 四种。
使用者可依据数据类型以及分析需求的不同，选择适当的决策树演算法进行分析。
虽然不同的决策树演算法有各自适用的数据类型以及演算架构等差异，但概括来说，决策树的主要原理均为通过演算法所定义的规则，对数据进行分类，以建立决策树。
鉴于篇幅所限，以下部分将会针对这四类决策树演算法进行简单的介绍和比较，而详细演算法原理将不会在本文中详述。
3.4决策树的几大优点第一，与神经网络和贝叶斯分类器相比，决策树提供非常直观的描述，这种描述易于被吸收，转化为标准的数据库查询第二，训练神经网络模型时要花费大量的时间，要进行大量的重复操作，与之相比决策树效率要高很多，适合于大的训练集。
第三，决策树生成算法除了训练集中包含的信息外不需要附加的信息（即领域知识或类标签以前的分布情况）。
第四，决策树有着可比的或更高的准确率。
在使用决策树演算法进行分析之前，首要工作就是选择适当的演算法。
一般来说，会根据所要分析数据的特性以及数据型态等选择初步的演算法。
接下来再通过比较初步筛选的决策树分析出来的结果，选择最适合的决策树演算法。
四、实验与分析4.1 数据准备数据来源：电信客户流失数据.sav（共有8个字段，1000个记录）数据有8个字段，其中包含一些客户个人信息，例如年龄、教育程度、退休、性别和客户类别，还包含一些客户使用电信服务信息（有附加服务、基本服务、上网服务和所有服务）以及客户的上网月数，（这里老师我不会把sav格式转换成xlsx格式的，所以用的还是原来的那个1000个记录的，（但是我把样本抽样选择了前200了，由于我用前200的样本数据进行数据挖掘，发现挖掘出来的结果完全失去了真实性，与现实不符合，所以我还是将数据样本量改成了1000了，为了保证我做出数据挖掘预测结果的真实性）因为我不能将数据修改，所以下面我使用了分区将数据分为训练，测试以及验证，为了展示预测数据的结果）以下为部分数据的截图：4.2 参数设置目标变量表示了数据挖掘的目标,在客户流失分析中目标变量通常为客户流失状态（churn）。
输入变量用于在建模时作为自变量寻找与目标变量之间的关联。
我们主要从客户种类信息，客户在网月数信息，客户基本信息（年龄，性别，教育水平，家庭人数等），客户的工作年限信息，客户的退休信息这几方面选取输入变量。
4.3 挖掘过程4.3.1 读取数据SPSS Modeler 中需要根据数据档案格式，来选择不同的源节点读取数据。
本篇文章中我们使用的数据档案格式为 .sav 档，因此我们将使用Statistics文件节点。
在节点设定方面，文件标签下我们先读入数据“电信客户流失数据.sav”，接着勾选读取名称和标签以及读取数据和标签。
（以下为读取数据截图）4.3.2 数据类型定义为了产生决策树模型，我需要在数据建模前就定义好各栏位的角色，也就是加入字段选项下的「类型」节点。
将类型节点拉入串流后，我会先点选读取值按钮，接着设定角色。
是否流失（churn）是我最后预测的目标，因此先将其角色设定为“目标”，余下的栏位则是要设定为“输入”。
4.3.3数据分区为了在训练出模型后能够分析模型准确度，在此我加入字段选项下的分区节点，将数据分为 50%训练数据、40%测试数据以及10%验证数据。
在分区节点的编辑页中，点选预览可发现每笔数据已经多出了一个栏位「分区」，栏位中的值被随机归类为「1_训练」、「2_测试」以及「3_验证」，让决策树节点可判别是否要使用此资料做为训练数据，测试数据以及验证数据。
在完成资料分区后，我已经完成数据准备，可以套用决策树模型节点了。
4.3.4 决策树节点设定SPSS Modeler 共提供四种决策树节点建模，包括 C5.0、C&R 树、Quest 和 CHAID。
考量到数据特性以及我希望提供的决策树具有多元分类法，因此我将建立 C5.0 和 CHAID 两种分类模型。
（1）C5.0 节点设定将 C5.0 节点与类型节点连结后，我将于此节点编辑页面中的模型标签下设定相关的变数。
以下为各变数的详细介绍，此定义来自SPSS Modeler 15 Modeling Nodes 文件。
使用分区数据：如果定义了分区字段，则此选项可确保仅训练分区的数据用于构建模型。
为每个分割构建模型：给指定为分割字段的输入字段的每个可能值构建一个单独模型。
输出类型：在此指定希望结果模型块是决策树还是规则集。
组符号：如果选中此选项，C5.0 将试图组合输出字段中具有相似样式的符号值。
如果未选中此选项，C5.0 将为用于分割父节点的符号字段的每个值创建一个子节点。
使用 boosting：C5.0 算法有一个特殊的方法用于提高其准确率，称为boosting。
它的工作原理是在序列中构建多个模型。
第一个模型按常规方式进行构建。
构建第二个模型时，将焦点集中于由第一个模型误分类的记录。
构建第三个模型时，将焦点集中于第二个模型的错误，依此类推。
最后，通过将整个模型集应用到观测值，并使用加权投票过程将单独的预测组合为一个总预测来分类观测值。
推进可以显着提高 C5.0 模型的准确性，但也需要更长的训练时间。
通过试验次数选项可以控制在推进模型过程中使用的模型数目。
交互验证：如果选中此选项，C5.0 将使用一组模型（根据训练数据的子集构建）来估计某个模型（根据全部数据集构建）的准确性。
专家模式- 修剪严重性: 确定对决策树或规则集的修剪程度。
增加该值可获得一个更简洁的小型树。
减小该值可获得一个更精确的树。
专家模式- 每个子分支的最小记录数：可使用子组的大小限制树的任何分支中的分割数。
仅当两个或多个生成的子分支中至少包含从训练集合得到的这一最小记录数时，才可分割树的分支。
默认值为 2。
（以下为创建C5.0节点的截图）（2）CHAID 节点设定将 CHAID 节点与分区节点连结后，我将于此节点编辑页面中的模型标签下设定相关的变数。
由于 CHAID 节点设定较多，介绍一些变数。
此定义来自“SPSS Modeler 15 Modeling Nodes 文件”。
最大树深度：指定根节点以下的最大级数（递归分割样本的次数）。
修剪树以防止过拟合：修剪包括删除对于树的精确性没有显着贡献的底层分割。
修剪有助于简化树，使树更容易被理解，在某些情况下还可提高广义性。
停止规则：设置最小分支大小可阻止通过分割创建非常小的子组。
如果节点（父）中要分割的记录数小于指定值，则父分支中的最小记录数将阻止进行分割。
如果由分割创建的任意分支（子）中的记录数小于指定值，则子分支中的最小记录数将阻止进行分割。
（以下为创建CHAID节点的截图）（3）C&R树节点设定将 C&R树节点与分区节点连结后，我将于此节点编辑页面中的模型标签下设定相关的变数。
由于 C&R树节点设定较多，介绍一些变数。
此定义来自“SPSS Modeler 15 Modeling Nodes 文件”。
修剪树以防止过拟合：修剪包括删除对于树的精确性没有显著贡献的底层分割。
修剪有助于简化树，使树更容易被理解，在某些情况下还可提高广义性。
如果需要完整的未经修剪的树，请保持此项处于未选中状态。
大风险差值（标准误）：通过此选项可指定更自由的修剪规则。
标准误规则使算法能够选择简单的树，该树的风险评估接近于（但也可能大于）风险小的子树的风险评估。
此值表示在风险评估中已修剪树和风险小的树之间所允许的风险评估差异大小。
例如，如果指定 2，则将选择其风险评估（2 × 标准误）大于完整树的风险评估的树。
大代用项：代用项是用于处理缺失值的方法。
对于树中的每个分割，算法都会对与选定的分割字段相似的输入字段进行识别。