Python电信用户流失预测与决策制定

项目概况：使用Jupyter Notebook和Anaconda3的应用包进行Python电信用户流失预测。项目描述如下：一、获取数据集并进行预处理：从网上（例如Kaggle）下载数据集，读入数据并进行数据预处理。二、根据特征群进行可视化分析：数据总体分成三大特征群，对各特征群下每个特征在特征群中的重要程度进行逐一分析，包括其在客户流失因素上的重要程度。通过饼状图的对比，对各项特征指标有一个直观的清晰的认识。三、特征工程与类别平衡数据：预测前一系列处理，先进行特征工程处理，结合皮尔逊相关系数把无用特征进行剔除，完善字符编码格式。再处理类别不平衡的问题，正负样本数相差较多易导致数据倾斜或不准确。四、模型使用与评估：使用机器学习模型与模型评估方式，用K折交叉验证计算方式分别对逻辑回归、随机森林、AdaBoost、XGBoost模型进行评估，得出预测模型的准确度。后续选择其中之一进行实际预测并输出模型中的特征重要性。五、总结分析与制定决策：总结分析并合并各客户的预测流失率与真实流失率形成关系表。运营商可以根据分组情况的结果设定阈值并进行决策，从而确定分界点进行客户召回措施。