python数据建模电信用户分析与客户流失预测可视化程序源代码数据集

研究目的：1 了解客户流失的大体状况2 探究是什么原因造成了用户流失。如：流失的客户有哪些共同点；使用哪些服务的用户流失较为严重背景说明：客户流失是电信行业最大的问题之一。客户流失率通常作为公司的一个关键业务指标，因为留住一个现有客户的成本远远低于获得一个新客户的成本。所以对于公司来说，恢复的长期客户比新招募的客户更有价值。电信客户流失预测有助于公司发现潜在的流失客户，并及时采取相应措施，对其进行赢回。此处的‘流失’主要针对自愿流失客户，即自主停止服务或切换到其他公司。数据说明：这个数据集包含电信客户的多种信息，以及他们是否在上个月流失了。数据中，每一行代表一个客户，每一列为该客户的不同属性。这些属性主要包括客户订购的服务、帐户信息和个人信息。我们将使用Python和Seaborn库结合特征工程、逻辑回归、随机森林来进行数据分析。字段说明：customerID： 用户IDgender： 用户性别 (Female, Male)SeniorCitizen： 是否为老年用户 (1: 是，0: 不是)Partner： 是否有配偶 (Yes, No)
......