資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：基于以上背景，研究人員對年至今的電信用戶流失數據進行分析，并建立預測模型，識別出流失概率很高的客戶群體，同時找出哪些用戶特征對用戶流失會有重大影響。
原文鏈接
消費者今天會訂閱多個電信服務（電視、付費節目、游戲等）。然而電信供應商提供的服務的差異化程度不高，客戶忠誠度成為問題。
因此，電信公司主動識別有流失傾向的客戶，并采取預防措施來保留這些客戶變得越來越重要。
基于以上背景，tecdat研究人員對16年至今的電信用戶流失數據進行分析，并建立預測模型，識別出流失概率很高的客戶群體，同時找出哪些用戶特征（“X”）對用戶流失（“Y”）會有重大影響。
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▍數據概覽
使用收視服務的用戶最多，訂閱付費節目其次，訂閱游戲業務用戶數量最少。
訂閱收視業務的用戶增長最快，其次是訂閱游戲業務的用戶，而訂閱付費節目的用戶增長緩慢，同時流失嚴重。
相比較16年，用戶凈增長37%，然而17年上半年的流失比例相比較去年增加8%。
▍不同維度的流失率比較
我們比較了不同營業廳和是否發放數字機頂盒的用戶流失情況。
可以看到相比較發放了數字機頂盒的用戶來說，沒有發放機頂盒的用戶更容易流失。
從不同營業廳的流失情況來看，沙河站和南口站的流失率最高，昌平站和小湯山站的流失率較低。
▍用戶流失預測模型
然后，我們使用DT算法分析電信客戶特征的特點，并獲得流失客戶的基本特征，分析客戶的行為特征，采取有針對性的措施，改善客戶關系，避免 客戶損失或留住客戶，達到補救的效果。
▍技術
DT(decision tree)用于構建、驗證和測試數據集的模型。
在Spark / MLLib / Scikit-Learn / HDFS中重構實現處理較大的數據集。
▍結果
模型預測客戶流失的精度精度達到93.2%。
影響客戶流失或對“Y”產生重大影響的關鍵變量有：
營業廳的位置
是否發放數字機頂盒
在分析客戶的行為特征之后，我們采取有針對性的措施，改善客戶關系，避免 客戶損失或留住客戶，達到補救的效果。
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摘要：基于以上背景，研究人員對年至今的電信用戶流失數據進行分析，并建立預測模型，識別出流失概率很高的客戶群體，同時找出哪些用戶特征對用戶流失會有重大影響。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVUMPC?w=747&h=384); 原文鏈接 消費者今天會訂閱多個電信服務（電視、付費節目、游戲等）。然而電信供應商提供的服務的差異化程度不高，客戶忠誠度成為...
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