💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统介绍
《电信客服数据处理与分析系统》是一套基于大数据技术架构的综合性客服数据分析平台，核心采用Hadoop+Spark作为大数据处理框架，通过Python和Java双语言支持，结合Django和Spring Boot后端框架实现业务逻辑处理。系统前端采用Vue+ElementUI+Echarts等现代化技术栈，为用户提供直观的数据可视化体验。该系统包含系统首页、数据仪表盘、消费行为分析、客户流失分析、客户特征分析、服务使用分析、数据大屏和新闻资讯等八大功能模块，能够全方位挖掘电信客服数据价值。通过Hadoop分布式存储和Spark高效计算引擎，系统可处理海量客服数据；借助Spark SQL、Pandas和NumPy等工具进行深度数据分析，帮助电信企业精准把握客户需求、预测客户流失风险、优化服务策略。MySQL数据库作为关系型存储支撑，确保数据的持久化和高效查询。该系统不仅展示了大数据技术在电信行业的实际应用价值，也为企业提供了数据驱动决策的科学依据，是一个集数据采集、处理、分析、可视化于一体的综合性大数据应用系统。
基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统演示视频
基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统演示图片
基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统代码展示
# 核心功能1: 客户流失分析模块
def predict_customer_churn(spark_session, customer_data_path):
# 加载客户数据
customer_df = spark_session.read.parquet(customer_data_path)
# 数据预处理
from pyspark.sql.functions import col, when, datediff, current_date
processed_df = customer_df.withColumn(
"contract_length_months", datediff(current_date(), col("start_date")) / 30
).withColumn(
"payment_delay", when(col("payment_delay_days") > 7, 1).otherwise(0)
).withColumn(
"service_calls", when(col("customer_service_calls") > 3, 1).otherwise(0)
).withColumn(
"churn_risk", when(
(col("payment_delay") == 1) &
(col("service_calls") == 1) &
(col("contract_length_months") < 12),
"high"
).when(
(col("payment_delay") == 1) |
(col("service_calls") == 1),
"medium"
).otherwise("low")
)
# 构建特征向量
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
feature_cols = ["monthly_charges", "contract_length_months", "payment_delay",
"service_calls", "total_services", "avg_session_length"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
vector_df = assembler.transform(processed_df)
# 划分训练集和测试集
train_df, test_df = vector_df.randomSplit([0.8, 0.2], seed=42)
# 构建随机森林模型
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(
labelCol="churn",
featuresCol="features",
numTrees=100,
maxDepth=8,
seed=42
)
model = rf.fit(train_df)
# 预测并评估
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
predictions = model.transform(test_df)
evaluator = BinaryClassificationEvaluator(labelCol="churn")
auc = evaluator.evaluate(predictions)
# 提取高风险客户
high_risk_customers = predictions.filter(col("prediction") == 1.0).select(
"customer_id", "name", "phone", "email", "monthly_charges",
"contract_length_months", "probability"
)
return high_risk_customers, auc, model
基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统文档展示
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