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ISSN1009-3044E-mail：xsjl@

ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术

第20卷第34期(2024年12月）ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术

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Vol.20,No.34,December2024Tel：+86-551

基于Python的电信客户流失分析可视化与预测

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陈自康，龚明明，侯惠芳

(1.河南工业大学人工智能与大数据学院，河南郑州450001；2.科大讯飞股份有限公司，安徽合肥230088)

摘要：在电信行业，客户流失是一个关键指标，直接影响公司的盈利能力和市场份额。通过对客户信息表单进行流失客

户与留存客户的分类分析，并在JupyterNotebook中使用Python语言的Pandas和Matplotlib库对两类群体的个人资料、合

同信息、服务使用情况等数据进行分析与可视化，可以帮助公司识别高流失风险的客户群体。最后，利用XGBoost模型

对客户是否流失进行预测，从而制定针对性的营销策略和服务改进措施，以有效留住现有客户并吸引更多潜在客户。

关键词：大数据分析；可视化；电信客户流失；Python；Pandas；Matplotlib；XGBoost

中图分类号：TP391文献标识码：A

文章编号：1009-3044(2024)34-0007-04

开放科学（资源服务）标识码(OSID)：

0引言选择散点图来观察两者之间的关系。

4)模型预测：使用XGBoost模型对清洗后的数据

在当今竞争激烈的电信市场，客户的留存率和满

进行训练，通过分析不同特征的权重，预测客户是否

意度已成为企业成功的关键因素。随着消费者需求

会流失，从而更有针对性地对客户采取不同的干预

的多样化和服务的不断升级，深入分析客户信息、服

措施。

务使用情况及付费行为，有助于电信运营商更好地理

5)总结：对以上可视化分析的结果进行总结与归

解客户群体，从而制定更有效的市场策略和服务改进

方案[1]。纳，并根据分析情况提出改进建议和未来展望。

本文旨在通过对电信客户数据的分析，揭示客户2电信客户数据简介

流失的潜在因素以及热门的服务与消费类型，并提出2.1数据分析需求

针对性的建议，以提升客户满意度和忠诚度，减少客

户流失。1)客户信息分析：分析客户的性别分布、是否有

伴侣、是否有家属、是否为老年人等特征的分布情况，

1可视化分析流程从而了解客户群体的基本特征。

1)明确目标：电信客户流失的可视化分析需要涵