《數(shù)據(jù)挖掘與機器學習》 課件9.2.1 分析用戶基本信息

構(gòu)建電信運營商用戶分群模型電信運營商用戶分析任務描述電信通信服務的總方針是迅速、準確、安全、方便。在電信通信服務的總方針的指引下，通過客戶基本信息，將用戶分類，對每類用戶進行個性化服務，最大程度地控制客戶流失。本任務的操作將在保護用戶信息安全的前提下進行。大數(shù)據(jù)時代，需要堅持網(wǎng)絡安全為人民、網(wǎng)絡安全靠人民，樹立正確的網(wǎng)絡安全觀，提高自身網(wǎng)絡安全意識和防護技能。本任務通過對客戶性別、年齡、在網(wǎng)時長等信息進行簡單的畫圖來觀察客戶基本信息與用戶在3月是否流失的關(guān)系，進行K-Means聚類分析，建立用戶分群模型。任務要求使用pandas庫分析用戶基本信息。使用sklearn庫進行聚類分析。使用Matplotlib庫實現(xiàn)結(jié)果的可視化。用戶分群是依據(jù)用戶的屬性特征和行為特征、交易信息將用戶群體進行分類，對其進行觀察和分析的方式。從技術(shù)視角，用戶分群的方式主要有兩種：基于規(guī)則的分群方法（Rule-basedSegmentation）和基于算法的分群方法（ML-basedSegmentation）?；谝?guī)則的分群方法：主要適用于業(yè)務規(guī)則確定，分群采用的用戶特征維度單一的場景?；谒惴ǖ姆秩悍椒ǎ褐饕糜谟脩籼卣骶S度高，人工無法設(shè)定合理分群規(guī)則的場景。相關(guān)知識聚類分析（ClusterAnalysis）和RFM模型（Recency,Frequency,Monetary）是常用的用戶分群方法。聚類分析常見的數(shù)據(jù)挖掘手段，其主要假設(shè)是數(shù)據(jù)間存在相似性。而相似性是有價值的，因此可以被用于探索數(shù)據(jù)中的特性以產(chǎn)生價值。RFM模型又稱用戶價值模型，是網(wǎng)點衡量當前用戶價值和用戶潛在價值的重要工具。相關(guān)知識用戶分群把具備某種相同特性的用戶歸結(jié)在一起，再按照特定的條件選出目標用戶，進行洞察分析查看用戶特征。對客戶性別、年齡、在網(wǎng)時長等信息進行可視化處理，觀察并分析客戶基本信息與用戶流失的關(guān)系，使企業(yè)由粗放式管理轉(zhuǎn)向精細化運營。面對不同人群差異化的特征和需求，降本增效，激發(fā)更加明顯的競爭優(yōu)勢。為進一步提升企業(yè)能力，企業(yè)應堅持發(fā)揚斗爭精神，依靠頑強斗爭打開事業(yè)發(fā)展新天地。相關(guān)知識分析用戶基本信息構(gòu)建K-Means模型分析用戶基本信息對客戶性別、年齡、在網(wǎng)時長等信息進行可視化處理，觀察并分析客戶基本信息與用戶流失的關(guān)系。1性別分析2年齡分析5用戶是否有效分析4合約計劃到期時間分析6信用等級分析3在網(wǎng)時長分析為了直觀地觀察客戶性別與用戶流失之間的關(guān)系，對處理后的數(shù)據(jù)進行性別分析。首先導入相關(guān)庫及數(shù)據(jù)，構(gòu)建性別比率函數(shù)分別計算流失用戶和非流失用戶中的性別比率，使用pie函數(shù)繪制性別比率餅圖。性別分析為了直觀地觀察客戶年齡與用戶流失之間的關(guān)系，對處理后的數(shù)據(jù)進行性別分析。使用plot函數(shù)繪制在流失用戶和非流失用戶中客戶年齡的分析散點圖。年齡分析為了直觀地觀察客戶在網(wǎng)時長與用戶流失之間的關(guān)系，對處理后的數(shù)據(jù)進行在網(wǎng)時長分析。使用plot函數(shù)繪制在流失用戶和非流失用戶中的客戶在網(wǎng)時長分析折線圖。在網(wǎng)時長（月）分析為了直觀地觀察客戶合約計劃到期時間與用戶流失之間的關(guān)系，對處理后的數(shù)據(jù)進行計劃到期時間分析。使用bar函數(shù)繪制在流失用戶和非流失用戶中的客戶計劃到期時間頻數(shù)直方圖。合約計劃到期時間分析為了直觀地觀察客戶是否有效與用戶流失之間的關(guān)系，對處理后的數(shù)據(jù)進行用戶是否有效分析。使用bar函數(shù)繪制在流失用戶和非流失用戶中的客戶是否有效直方圖。用戶是否有效分析為了探究無效用戶在流失與非流失用戶群體中的占比情況。使用sum()方法計算是否有效用戶的頻數(shù)，并使用bar函數(shù)繪制繪制直方圖。用戶是否有效分析