电信用户流失分析项目构想

预测电信用户流失的数据集

这份数据集专注于预测电信用户可能发生流失的情况。它包含了广泛的用户数据和相关变量，为分析和预测流失行为提供了重要资源。数据集的详细内容和结构使其成为研究和实践中不可或缺的工具。

数据挖掘 3 2024-07-18

电信用户K-均值聚类分析数据集

该数据集提供了电信用户聚类分析的应用场景，通过K-均值聚类算法对电信用户进行分组，用于分析不同用户群体的消费行为和偏好。

数据挖掘 5 2024-04-30

电信用户行为日志数据集

该数据集包含80,000条数据，分为5个维度，可用于大数据分析。

统计分析 3 2024-05-16

电信客户流失数据挖掘分析

利用数据挖掘技术，从客户属性、服务属性和消费数据中提取相关性，构建模型计算客户流失可能性。

数据挖掘 5 2024-04-30

电信客户流失数据挖掘分析

利用数据挖掘技术，对电信客户流失进行深入分析，探索影响因素，为制定客户挽留策略提供科学依据。

数据挖掘 3 2024-05-25

电信行业客户流失分析中的数据挖掘应用

电信行业客户流失分析中的数据挖掘应用,非常实用，建议下载查看。

数据挖掘 1 2024-07-16

信用卡客户流失数据集引用详解

中引用的信用卡客户流失数据集详细分析了不同用户群体的流失趋势与相关因素，为企业提供有效的客户流失预防策略。该数据集包含多维度的用户特征和行为数据，帮助预测潜在的流失客户群体。

MySQL 0 2024-10-26

电信大客户流失数据挖掘模型研究

本研究提出一种基于数据挖掘的大客户流失预测模型，从电信运营行业大客户流失的实际问题出发，详细阐述了数据挖掘在电信行业的应用。模型使用决策树算法进行数据挖掘，并已在实际中得到应用，效果良好。

算法与数据结构 2 2024-05-30

电信业数据挖掘用户分析

整体用户包括正常用户和预警用户，细分为高价值和低价值用户。预警用户按价值高、中、低进行分级，同时根据离网倾向和协议到期月份进行分层和分期。用户预警分为高预警、中预警、低预警和无预警。协议捆绑用户根据剩余期限划分为≤3个月和>3个月。共计27个基础分组，实际应用中可选择部分内容或整合部分分组。用户细分建议依据具体需求进行调整。

数据挖掘 1 2024-07-12