实战一：基于随机森林算法实现电信用户流失预测 数据+代码（非常详细可作为毕设）

•  任务描述：

• 随着电信行业的不断发展，运营商们越来越重视如何扩大其客户群体。据研究，获取新客户所需的成本远高于保留现有客户的成本，因此为了满足在激烈竞争中的优势，保留现有客户成为一大挑战。对电信行业而言，可以通过数据挖掘等方式来分析可能影响客户决策的各种因素，以预测他们是否会产生流失（停用服务、转投其他运营商等）。

• 数据集：

• 本案例所使用数据集可以从https://download.youkuaiyun.com/download/qq_38735017/87064691下载。数据集一共提供了7043条用户样本，每条样本包含21列属性，由多个维度的客户信息以及用户是否最终流失的标签组成，客户信息具体如下：
  • 基本信息：包括性别、年龄、经济情况、入网时间等；
  • 开通业务信息：包括是否开通电话业务、互联网业务、网络电视业务、技术支持业务等；
  • 签署的合约信息：包括合同年限、付款方式、每月费用、总费用等。

运行环境：

在Python3.6环境下测试了本教程代码。需要的第三方模块包括：

• numpy = 1.12.1
• pandas = 0.20.1
• matplotlib = 2.0.2
• seaborn = 0.7.1
• scipy = 0.19.1
• sklearn = 0.18.1

目录

运行环境：

2.数据介绍

3.数据预处理

3.1缺失值处理

3.2 异常值处理

4.可视化分析

4.1 流失客户占比

4.2 基本特征对客户流失影响

4.3 业务特征对客户流失影响

4.4 合约特征对客户流失影响

5.特征工程

5.1 特征提取

5.2 特征选择

6.模型预测

6.1 类别不平衡问题处理

6.2 交叉验证

7.模型评估