基于随机森林算法实现电信用户流失预测 数据+代码

• 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.csdn.net/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