电信业数据挖掘用户分析

策略和渠道匹配建议举例 高价值协议快到期用户群 维系经理-捆绑型策略：客户续约策略 入网不足半年短信-优惠型策略：话费优惠等增值业务 费高于平均水平用户群 电子渠道-粘滞型策略：推广数据业务等 维度分类：- 维度一：分级- 维度二：分层- 维度三：分期- 维度四：分类- 维度五：分群 对于不同细分群体，其维系策略匹配和渠道选择应根据实际情况进行差异化设计：- 高预警级别用户：由维系经理外呼执行；- 中预警级别用户：根据各区实际渠道资源，外呼和短信渠道协同执行；- 低预警级别用户：采用短信渠道执行挽留活动。 针对协议捆绑到期月份：- 在3个月以内的用户群，适合采取续约捆绑挽留策略；- 大于3个月的用户群，适合采取粘滞型挽留策略。

建立模型——客户细分模型采用SPSS数据挖掘工具进行电信业客户群体划分。

移动对对碰与语音信箱、移动梦网、随E行、数据通信、呼转小叮铛、彩信、百宝箱、20元/0元GPRS套餐都存在正向关联关系，这些关系展示了在电信业务中移动对对碰的影响。

随着技术进步，电信业正积极优化3G客户终端偏好模型的建模流程。优化包括确定最佳匹配机型，分析ARPU与机型的匹配程度，并输出备选机型，以提升模型效果评估结果。

近年来，云存储和云计算技术的发展使得电信行业在数据挖掘方面有了新的应用可能性。随着数据量的急剧增加，云计算为电信运营商提供了高效管理和分析这些海量数据的解决方案。

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。

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。

主要影响因素如下： 被叫通话次数趋势：反映用户接听电话的活跃程度，通常与用户的社交行为和业务需求直接相关。 出账金额：记录用户的消费水平，是评估客户价值的核心指标。 预存款余额：即用户的可用预存款数额，反映用户的付费习惯及忠诚度。 预存款准备率：通过公式预存款余额/ARPU计算，用于评估用户的支付意愿和业务稳定性。 在网月数：反映用户在网时长，帮助分析用户的长期留存情况。 决策树模型示例 树根节点：以被叫通话次数为基础，反映了用户与外界的通信需求。 规则1：决策树模型对用户行为进行模拟，使用被叫通话次数、预存款等因素逐步深入，形成1.98元的预测模型。

本项目选择WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv数据集进行用户流失分析。该数据集包含7043条用户记录，涵盖21个字段信息，其中包含20个用户特征字段以及1个目标特征字段，用于刻画用户是否流失。