摘 要：文章结合了某电信公司系统存储的业务数据，对数据进行清洗和分析，在提取重要特征后，利用了 Python 所提供的 scikit-learn 核心算法库，实现了逻辑回归，支持向量机，K 近邻等监督学习算法的建模，最后对各个算法的结果进行分析。在实际的商业活动中，企业人员可以综合利用模型中准确率较高的几种算法，制定对应的运营方案和挽回策略，从而有效地减少客户的流失。
关键词：客户流失预警；Python；sklearn；逻辑回归
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.17.008
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）17-0032-03
Application of Data Mining in Telecom Customer Churn Early Warning Model
YANG Chengyi, LIN Ruiqiong
(Guangdong Polytechnic College, Zhaoqing 526100, China)
Abstract: Combined with the business data stored in the system of a telecom company, this paper cleans and analyzes the data. After extracting important features, it uses the scikit-learn core algorithm library provided by Python to realize the modeling of supervised learning algorithms such as logistic regression, support vector machine and k-nearest neighbor. Finally, the results of each algorithm are analyzed. In actual business activities, enterprise personnel can make comprehensive use of several algorithms with high accuracy in the model to formulate corresponding operation schemes and recovery strategies, so as to effectively reduce the loss of customers.
Keywords: customer churn early warning; Python; sklearn; logistic regression
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作者简介：杨成义（1985.09—），男，汉族，湖北孝感人，讲师，硕士研究生，研究方向：群决策支持系统；林瑞琼（1997.08—）， 女，汉族，广东揭阳人，本科，研究方向：软件工程。