《数据挖掘与机器学习》 课件9.2.1 分析用户基本信息

构建电信运营商用户分群模型电信运营商用户分析任务描述电信通信服务的总方针是迅速、准确、安全、方便。在电信通信服务的总方针的指引下，通过客户基本信息，将用户分类，对每类用户进行个性化服务，最大程度地控制客户流失。本任务的操作将在保护用户信息安全的前提下进行。大数据时代，需要坚持网络安全为人民、网络安全靠人民，树立正确的网络安全观，提高自身网络安全意识和防护技能。本任务通过对客户性别、年龄、在网时长等信息进行简单的画图来观察客户基本信息与用户在3月是否流失的关系，进行K-Means聚类分析，建立用户分群模型。任务要求使用pandas库分析用户基本信息。使用sklearn库进行聚类分析。使用Matplotlib库实现结果的可视化。用户分群是依据用户的属性特征和行为特征、交易信息将用户群体进行分类，对其进行观察和分析的方式。从技术视角，用户分群的方式主要有两种：基于规则的分群方法（Rule-basedSegmentation）和基于算法的分群方法（ML-basedSegmentation）。基于规则的分群方法：主要适用于业务规则确定，分群采用的用户特征维度单一的场景。基于算法的分群方法：主要用于用户特征维度高，人工无法设定合理分群规则的场景。相关知识聚类分析（ClusterAnalysis）和RFM模型（Recency,Frequency,Monetary）是常用的用户分群方法。聚类分析常见的数据挖掘手段，其主要假设是数据间存在相似性。而相似性是有价值的，因此可以被用于探索数据中的特性以产生价值。RFM模型又称用户价值模型，是网点衡量当前用户价值和用户潜在价值的重要工具。相关知识用户分群把具备某种相同特性的用户归结在一起，再按照特定的条件选出目标用户，进行洞察分析查看用户特征。对客户性别、年龄、在网时长等信息进行可视化处理，观察并分析客户基本信息与用户流失的关系，使企业由粗放式管理转向精细化运营。面对不同人群差异化的特征和需求，降本增效，激发更加明显的竞争优势。为进一步提升企业能力，企业应坚持发扬斗争精神，依靠顽强斗争打开事业发展新天地。相关知识分析用户基本信息构建K-Means模型分析用户基本信息对客户性别、年龄、在网时长等信息进行可视化处理，观察并分析客户基本信息与用户流失的关系。1性别分析2年龄分析5用户是否有效分析4合约计划到期时间分析6信用等级分析3在网时长分析为了直观地观察客户性别与用户流失之间的关系，对处理后的数据进行性别分析。首先导入相关库及数据，构建性别比率函数分别计算流失用户和非流失用户中的性别比率，使用pie函数绘制性别比率饼图。性别分析为了直观地观察客户年龄与用户流失之间的关系，对处理后的数据进行性别分析。使用plot函数绘制在流失用户和非流失用户中客户年龄的分析散点图。年龄分析为了直观地观察客户在网时长与用户流失之间的关系，对处理后的数据进行在网时长分析。使用plot函数绘制在流失用户和非流失用户中的客户在网时长分析折线图。在网时长（月）分析为了直观地观察客户合约计划到期时间与用户流失之间的关系，对处理后的数据进行计划到期时间分析。使用bar函数绘制在流失用户和非流失用户中的客户计划到期时间频数直方图。合约计划到期时间分析为了直观地观察客户是否有效与用户流失之间的关系，对处理后的数据进行用户是否有效分析。使用bar函数绘制在流失用户和非流失用户中的客户是否有效直方图。用户是否有效分析为了探究无效用户在流失与非流失用户群体中的占比情况。使用sum()方法计算是否有效用户的频数，并使用bar函数绘制绘制直方图。用户是否有效分析