【有源码】基于LTM模型+大数据的电信客户流失数据分析系统-基于机器学习的电信客户流失预测与分析系统-基于客户画像的电信流失用户识别与分析系统

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

1 开发环境
2 系统设计
3 系统展示
3.1 功能展示视频
3.2 核心页面

4 更多推荐
5 部分功能代码

1 开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

本系统基于Python、Spark、Hadoop等大数据技术栈，结合Vue前端框架、ECharts可视化组件和MySQL数据库，构建了一套完整的电信客户流失数据分析解决方案。在技术架构方面，系统采用Hadoop分布式存储架构处理海量客户数据，利用Spark大数据处理引擎实现高效的数据清洗、转换和分析计算，通过Python进行算法模型开发和数据挖掘，前端采用Vue框架结合ECharts组件实现动态可视化展示，MySQL数据库存储分析结果和元数据信息，形成了从数据采集、处理、分析到展示的完整技术链路。
在功能模块设计上，系统构建了五大核心分析维度。首先是客户流失总体概览分析模块，通过计算客户总体流失率，分析不同在网时长、月度消费金额、总消费金额客户群体的流失分布，为后续深入分析提供宏观基准。其次是用户人口属性维度分析模块，从性别、年龄、家庭结构等人口特征角度，挖掘不同客户群体的流失差异规律。第三是客户账户及合约维度分析模块，重点分析合同类型、支付方式、无纸化账单、技术支持服务等商业契约因素对客户留存的影响，为优化合约策略提供数据支撑。第四是客户业务办理维度分析模块，深入分析互联网服务类型、捆绑业务数量、流媒体服务、多线电话等具体业务对客户忠诚度的作用机制。第五是客户分群与价值维度分析模块，运用K-Means等机器学习算法，基于客户在网时长、合同类型、月度消费构建LTM客户分群模型，实现客户精细化画像，并分析不同客户群体的流失率、业务偏好和消费能力特征。整个系统通过多维度数据分析和算法建模，为电信企业提供了科学的客户流失预测和精准的客户挽留策略支持，有效提升客户留存率和企业竞争力。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于spark+hadoop的电信客户流失数据分析系统源码！！！请点击这里查看功能演示！！！

3.2 核心页面

在这里插入图片描述

5 部分功能代码

class ChurnDataAnalyzer:
    """
    基于Spark的电信客户流失数据分析处理类
    负责处理大规模客户数据的多维度分析
    """
    
    def __init__(self, app_name="TelecomChurnAnalysis"):
        """
        初始化Spark会话和数据库连接
        """
        # 创建Spark会话，配置大数据处理环境
        self.spark = SparkSession.builder \
            .appName(app_name) \
            .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") \
            .config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true") \
            .getOrCreate()
        
        # 设置日志级别，减少冗余信息
        self.spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
        
        # MySQL数据库连接配置
        self.db_config = {
            'host': 'localhost',
            'database': 'telecom_churn',
            'user': 'root',
            'password': 'password'
        }
    
    def load_data_from_hadoop(self, hdfs_path):
        """
        从Hadoop HDFS加载客户数据
        Args:
            hdfs_path: HDFS中数据文件路径
        Returns:
            Spark DataFrame: 加载的客户数据
        """
        # 从HDFS读取CSV格式的客户数据
        df = self.spark.read \
            .option("header", "true") \
            .option("inferSchema", "true") \
            .csv(hdfs_path)
        
        # 数据清洗：处理空值和异常值
        df = df.filter(col("CustomerID").isNotNull()) \
               .filter(col("tenure") >= 0) \
               .filter(col("MonthlyCharges") > 0) \
               .filter(col("TotalCharges").isNotNull())
        
        # 转换TotalCharges字段为数值类型（原始数据可能是字符串）
        df = df.withColumn("TotalCharges", 
                          when(col("TotalCharges") == " ", 0.0)
                          .otherwise(col("TotalCharges").cast("double")))
        
        return df
    
    def analyze_overall_churn_metrics(self, df):
        """
        客户流失总体概览分析
        分析客户总体流失率、不同在网时长和消费金额的流失分布
        """
        # 1.1 计算客户总体流失率
        total_customers = df.count()
        churned_customers = df.filter(col("Churn") == "Yes").count()
        overall_churn_rate = churned_customers / total_customers
        
        # 1.2 不同在网时长的客户流失趋势分析
        # 将在网时长分段：0-12月、13-24月、25-48月、49月以上
        tenure_analysis = df.withColumn("tenure_group", 
            when(col("tenure") <= 12, "0-12月")
            .when(col("tenure") <= 24, "13-24月") 
            .when(col("tenure") <= 48, "25-48月")
            .otherwise("49月以上")) \
            .groupBy("tenure_group") \
            .agg(
                count("*").alias("total_customers"),
                sum(when(col("Churn") == "Yes", 1).otherwise(0)).alias("churned_customers"),
                avg(when(col("Churn") == "Yes", 1).otherwise(0)).alias("churn_rate")
            )