基于Python 的电信客户流失分析可视化与预测

摘要：在电信行业，客户流失是一个关键指标，直接影响公司的盈利能力和市场份额。通过对客户信息表单进行流失客户与留存客户的分类分析，并在JupyterNotebook中使用Python语言的Pandas和Matplotlib库对两类群体的个人资料、合同信息、服务使用情况等数据进行分析与可视化，可以帮助公司识别高流失风险的客户群体。最后，利用XGBoost模型对客户是否流失进行预测，从而制定针对性的营销策略和服务改进措施，以有效留住现有客户并吸引更多潜在客户。

关键词：大数据分析；可视化；电信客户流失；Python；Pandas；Matplotlib；XGBoost

中图分类号：TP391文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）34-0007-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0引言

在当今竞争激烈的电信市场，客户的留存率和满意度已成为企业成功的关键因素。随着消费者需求的多样化和服务的不断升级，深入分析客户信息、服务使用情况及付费行为，有助于电信运营商更好地理解客户群体，从而制定更有效的市场策略和服务改进方案[1]。

本文旨在通过对电信客户数据的分析，揭示客户流失的潜在因素以及热门的服务与消费类型，并提出针对性的建议，以提升客户满意度和忠诚度，减少客户流失。

1可视化分析流程

1）明确目标：电信客户流失的可视化分析需要涵盖客户的基本属性、服务类型选择情况、付费方式和任期等相关信息，以具体分析哪些类型的客户是流失的主要群体。

2）数据收集与预处理：本次数据集来源于Kaggle比赛提供的CSV文件。首先对数据进行了清洗，包括去除重复值和缺失值，随后将数据分为流失客户数据集和留存客户数据集两大类，以便更好地观察流失和留存客户的特征。

3）可视化分析：①对于客户属性，使用饼图进行可视化，以更直观地观察各客户属性的占比情况。②对服务类型，采用条形图和折线图分别查看每种服务类型的变化趋势和数量分布。③对消费方式和任期，选择散点图来观察两者之间的关系。

4）模型预测：使用XGBoost模型对清洗后的数据进行训练，通过分析不同特征的权重，预测客户是否会流失，从而更有针对性地对客户采取不同的干预措施。

5）总结：对以上可视化分析的结果进行总结与归纳，并根据分析情况提出改进建议和未来展望。

2电信客户数据简介

2.1数据分析需求

1）客户信息分析：分析客户的性别分布、是否有伴侣、是否有家属、是否为老年人等特征的分布情况，从而了解客户群体的基本特征。

2）服务使用情况分析：分析客户使用的合同类型、互联网服务、设备保护、电话服务等情况，以了解客户在各种服务方面的偏好和需求。

3）付费及费用分析：分析客户的付费方式、月费、总费用等数据，从中了解客户的付费行为习惯和消费水平。

4）合同类型分析：分析不同合同类型的流失率和留存率，了解各种合同类型对客户忠诚度的影响，为未来合同的制定提供参考依据。

5）客户流失预测：通过分析合同类型、服务持续时间等因素，预测客户的流失情况，并采取相应措施降低客户流失率，从而深入分析客户流失的原因。

6）服务改进建议：根据客户的服务使用情况和反馈，提出相应的服务改进建议，以提升客户满意度和忠诚度。

2.2数据来源

数据来源于Kaggle的《最简数据挖掘》系列。通过使用Pandas库[2]中的df.info（）函数，可以获取数据集的具体信息。本次数据共有15列属性信息和5227行记录。电信客户的基本信息和消费类型信息如表1所示。

2.3开发工具和编程语言

JupyterNotebook是一个灵活、可交互且可扩展的工具，提供了一个方便的平台，使用户能够以交互式和可视化的方式探索数据、开发代码，并以可共享的方式记录和展示工作成果。

Python是当前最受欢迎的数据科学编程语言之一，拥有丰富的数据处理、分析、可视化和机器学习库。本次分析中使用了Pandas库进行数据处理与分析，Matplotlib库进行数据可视化[3]，并利用XGBoost模型对数据的特征标签进行训练，从而构建了一个客户流失预测模型。

3数据处理

3.1数据清洗

本文首先对数据进行了分组和计数处理。通过info（）方法查看数据的基本信息，并使用df.is1（）.sum（）确认数据中无缺失值。为了便于后续数据处理和更清晰的展示，将数据集中Label列中的yes和no两个值，分别分组为“留存客户”和“流失客户”，以便对两类客户进行独立分析。随后，对每个服务类型的数据进行了计数，为后续条形图的可视化做好准备。

对于重复值，使用df.duplicated（）.sum（）方法进行计数检查，结果显示数据中存在16行重复记录。通过df.drop_duplicates（）方法清除了这些重复值，从而保证数据的准确性和完整性。

3.2数据分割

为了更好地分析客户的流失和留存情况，本文对留存客户和流失客户进行了数据分割。在获取的数据中，Label列中yes表示留存客户，no表示流失客户。通过代码df[df[\"Label\"]==\"no\"]和df[df[\"Label\"]==\"yes\"]，分别提取了流失客户和留存客户的数据集，为后续的分析奠定了基础。

4可视化分析

4.1流失客户年龄与性别可视化

在电信客户分析中，观察客户属性是至关重要的环节。因此，本文对流失客户的年龄与性别分布进行了饼图可视化，以观察其占比情况。

通过分析得出，电信客户中男性和女性的数量几乎相等，而年轻人占据了客户流失的主要比例。本文利用Matplotlib库中的plt.pie（）方法绘制了内外圈饼图[4]，如图1所示。该图直观地展示了流失客户在性别和年龄上的分布特征，为后续的流失原因分析提供了参考依据。

由图1可知，在流失客户的年龄与性别分布中，老年客户占比最高。这表明，老年客户对电信服务的操作流程可能难以理解和适应。因此，电信公司应针对老年客户设计更为细致入微的服务方案，例如提供简化的操作指南、定制化的咨询服务，以及专属的客户关怀活动，以帮助老年客户更好地适应现代电信技术，从而降低其流失率。

4.2合同类型可视化

电信服务行业应关注客户最接受的合同类型，以及哪种合同类型在流失客户中占比最多[5]。如图2所示，在留存客户中，每月合同占比最高，达到91%，而一年和两年的合同占比较少。在流失客户中，每月合同仍占大多数，占比为49%，但一年和两年合同的占比相较留存客户有所上升。

由图2可知，每月合同的高占比显示出其受欢迎程度，电信公司应继续发挥这一优势，进一步扩大市场份额。然而，一年合同在流失客户中的占比相对较高，这表明一年合同模式可能存在问题，需要加以改进。建议对一年合同的条款进行全面评估，优化合同内容，确保其能够更好地满足客户需求，从而提高客户的满意度和留存率。

4.3留存客户与流失客户服务类型可视化

通过对服务类型的可视化分析（如图3和图4所示），可以发现电话服务和互联网服务是客户使用的主要服务类型。这提示电信公司可以围绕这两项服务开展更多相关活动，以进一步巩固其优势地位。然而，在家属服务这一项中，留存客户的占比最低，而流失客户的占比相对较高，这表明该项服务可能存在问题，导致客户流失。

进一步观察图3和图4，可以发现，对于每个服务类型，流失客户的数量普遍高于对应项目的留存客户。这表明服务类型整体上可能存在某些缺陷，未能完全满足客户的需求。电信公司应对各项服务进行深入分析，找出潜在问题，并针对性地优化服务内容。例如，加强客户反馈机制，了解客户在使用服务过程中的具体痛点，并通过改进服务质量来提升客户的满意度和忠诚度[6]。

由图3和图4可知，在条形图可视化中，电话服务和互联网服务是订阅数量最多的。因此，电话服务和互联网服务是客户最为青睐的项目。运营商应考虑推出更多优惠活动，以进一步巩固这些服务在市场中的地位。然而，家属服务的流失问题仍需重点关注，建议尽快审查并优化该服务的内容和交付方式，以减少客户流失。

4.4客户消费类型与任期可视化

分析客户的消费类型与任期之间的关系，有助于了解哪些消费类型能够有效提高客户留存率。由图5、图6和图7可知，每月花费与任期之间无显著相关性，而总花费与任期具有较强的正相关性，每月花费与总花费之间也表现出较为强烈的相关性[7]。

这一结果表明，如果能够让客户长期持续使用产品或服务，客户对服务的信任度和依赖性可能会逐步增强，从而有效减少客户的流失。

散点图可视化中，总花费与任期具有强烈的正相关性，每月花费与总花费也表现出较强的正相关性。从标签中可以看出，随着任期的增加，更多的客户倾向于选择留存。因此，建议实施一些激励措施，鼓励客户长期使用电信产品。长期使用电信产品的客户通常会产生更高的消费，为此可以采取以下措施：1）推出忠诚客户奖励计划，例如积分兑换、专属优惠或赠品服务；2）提供长期合约优惠，以吸引客户签订更长时间的服务合同；3）不断优化服务质量，提升客户体验，增强客户对服务的满意度和依赖性。

通过这些措施，电信公司不仅能够促进客户的长期留存和消费，还能够在竞争日益激烈的市场中实现可持续发展。同时，这些策略将有助于提高客户满意度和忠诚度，为企业的长期成功奠定坚实的基础。

5XGBoost模型预测客户流失

XGBoost是一种强大的机器学习模型，具有高效性、预测性能优异、可解释性强和可拓展性强等优点。在预测电信客户流失方面，XGBoost具有以下特点：

1）主动留存策略：通过识别可能流失的客户，公司可以实施针对性的留存策略，例如提供个性化优惠或改善客户服务，从而增强客户的参与感和满意度。

2）资源优化：了解客户流失模式可以帮助企业更有效地分配资源，将精力集中在高风险客户身上，而不是进行广泛的、低效的营销活动。

3）提升客户洞察：分析导致客户流失的因素能够提供关于客户行为、偏好和痛点的宝贵见解，从而帮助企业改进产品和服务。

4）增加收入：减少客户流失对收入增长有直接影响，因为留住现有客户通常比获取新客户更具成本效益。

5）竞争优势：能够有效预测和管理客户流失的企业可以获得显著的竞争优势，通过保持忠实客户基础来降低流失率，巩固市场地位。

6）数据驱动决策：利用像XGBoost这样的机器学习模型，可以促进数据驱动的决策，使预测更加准确，战略规划更加科学合理。

总之，预测客户流失不仅有助于企业提升客户满意度和增强客户忠诚度，还能推动企业的长期盈利能力。这种基于数据的分析方法为企业在现代竞争环境中提供了重要的决策支持。

整体准确率：模型的准确率为76.67%，说明在所有预测中，约有76.67%的预测是正确的。TP（TruePositive）：262（正确预测为流失的客户）；FP（FalsePositive）：127（错误预测为流失的客户）；TN（TrueNegative）：540（正确预测为未流失的客户）；FN（FalseNegative）：117（错误预测为未流失的客户）。

对于“未流失”类别（False），精确率（Precision）：0.82，表示在所有预测为未流失的客户中，82%实际上未流失；召回率（Recall）：0.81，表示在所有实际未流失的客户中，有81%被正确预测为未流失；F1分数（F1-score）：0.82，综合考虑精确率和召回率的平衡。

对于“流失”类别（True），精确率（Precision）：0.67，表示在所有预测为流失的客户中，67%实际上是流失的。召回率（Recall）：0.69，表示在所有实际流失的客户中，有69%被正确预测为流失。F1分数（F1-score）：0.68，综合考虑精确率和召回率的平衡。宏平均（MacroAverage）：精确率、召回率和F1分数均为0.75，表明模型在两类之间的整体表现较为平衡。加权平均（WeightedAverage）：加权平均精确率、召回率和F1分数均为0.77，考虑了每个类别的支持度（样本数量）。

模型在预测未流失客户时表现良好，但在预测流失客户时相对较弱。这可能是由于流失客户的数据量相对较少，导致模型在该类别上的预测精度和召回率较低。因此，公司在实际应用时，可以通过训练更大规模的数据集来提高模型对流失客户的预测精度和召回率，从而更有效地识别潜在流失客户。

6结论

本文使用Python对电信客户流失数据集进行了分析，并将数据集中各种客户属性以图表形式展示并进行简单分析。企业应当搭建智能化的客户可视化分析模型体系，充分利用数据可视化工具和技术，基于问题横向开展客户数据的收集与加工，纵向对比客户分析指标，动态调整分析结论。

通过这种方式，企业可以推动业务发展，提高服务质量，并吸引潜在客户[8]。

参考文献：

[1]徐文昭.运用Python及Pandas库分组统计“最值”记录方法探讨[J].内蒙古科技与经济，2021（21）：73-74.

[2]罗博炜.基于Python的数据可视化[J].信息记录材料，2019，20（12）：72-74.

[3]华振宇.两个Python第三方库：Pandas和NumPy的比较[J].电脑知识与技术，2023，19（1）：71-73，76.

[4]刘莹.基于大数据技术的电商用户行为分析与可视化[J].电脑知识与技术，2024，20（24）：70-72，84.

[5]李望金.基于Python的电子商务数据分析与可视化研究[J].信息记录材料，2024，25（7）：206-209.

[6]何婷婷，胡杰，张璐，等.数据分析与可视化课程教学体系建设实践探究[J].电脑知识与技术，2024，20（13）：144-146，158.

[7]李晶晶，纪宁.商业智能对企业数据可视化分析的作用[J].石油知识，2023（5）：46-47.

[8]李王珍.大数据及可视化技术与财务分析的融合研究[J].财会学习，2024（8）：20-22.

【通联编辑：唐一东】

基金项目：河南工业大学2023年度教育教学改革研究与实践项目（JXYJ2023015）；认知智能国家重点实验室（科大讯飞）开放基金（COGOS-2024HE01）