《数据挖掘与机器学习》 课件9.1 处理电信运营商用户信息数据.pptx

处理电信运营商用户信息数据;任务描述;任务要求;随着中国电信运营业务的快速发展，市场竞争也愈演愈烈。

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。;随着大数据挖掘技术的不断发展和应用，本着守正创新的精神，移动运营商希望能借助数据挖掘技术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。

;数据去重与降维

合并数据

处理缺失值与异常值;数据去重与降维;电信运营商用户数据包含了运营商用户的基础信息和使用行为信息，数据的特征说明，如下表所示。;查看电信运营商用户信息数据

;特征名称;合并数据;移动用户基本信息;在网时长;是否合约有效;合约计划到期时间;信用等级;VIP等级;本月费用;平均每次通话时长;其余特征;处理缺失值与异常值