python 运营商 分析，python运营数据分析

客户流失预
流失预测是运营商的心诉求。基于历史数据（如合约状态、关联业务办理记录、频率），利用分类模型如：

一、业务场景与需求

1. 用户分群与套餐优化
   通过用户消费行为（如通话时长、套餐档次、额外服务使用量）构建多维标签体系2。Python的pandas可高效处理海量用户账单数据，结合scikit-learn的聚类算（如K-Means），识别高值群体、流量型用户等，为定制化套餐提供依据。

   

   python
   def detect_operator(number):
       prefix = int(number[:3])   取前三位 
       if prefix in [134, 135, 150]:   移动号段 
           return "China Mobile"
       elif prefix in [133, 153, 180]:   电信号段 
           return "China Telecom"

   结合渠道ID（chanelID）数据，可评估不同推广渠道的用户转化效率10。

   
   • 自适应提升模型（Adaoost）：综合多个弱分类器提升预测准确率，在验证集中表现（准确率约98.3%）2；
   • K最近邻（KNN）：通过用户行为相似性判断流失风险2。

2. 号码归属与渠道分析
   通过手机号前3-4位识别运营商及归属地。例如：

   

   在电信行业竞争日益激烈的背景下，Python凭借其大的数据处理与分析能力，已成为运营商精细化运营的心工具。其应用贯穿用户洞察、业务优化及风险预测全流程，以下从典型场景展开说明：

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