💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
基于大数据的电信客户流失数据分析系统介绍
《电信客户流失数据分析系统》是一套基于大数据技术栈构建的完整数据分析解决方案，专门针对电信行业客户流失预测与分析场景设计。系统采用Hadoop分布式文件系统HDFS作为底层数据存储架构，结合Spark大数据计算引擎进行海量电信客户数据的高效处理与分析，通过Spark SQL实现复杂的数据查询与统计计算，利用Pandas和NumPy进行精准的数据科学分析。技术架构支持Python+Django和Java+Spring Boot两套完整开发方案，前端采用Vue框架配合ElementUI组件库构建现代化用户界面，通过Echarts图表库实现丰富的数据可视化展示效果，后端数据持久化采用MySQL关系型数据库。系统功能涵盖用户权限管理、电信客户流失数据的全生命周期管理、大屏可视化数据展示、多维度的合约分析、业务分析、总体分析等核心模块，特别是分群分析和特征分析功能，能够深度挖掘客户行为模式，识别高风险流失客户群体，为电信企业的客户保留策略提供数据支撑，整套系统从数据采集、存储、计算到可视化展示形成完整的大数据分析闭环。
基于大数据的电信客户流失数据分析系统演示视频
基于大数据的电信客户流失数据分析系统演示图片
基于大数据的电信客户流失数据分析系统代码展示
# 核心功能1：客户流失数据分析处理
def analyze_customer_churn(request):
# 获取所有客户数据
customers = CustomerChurnData.objects.all()
# 数据预处理和特征提取
data_list = []
for customer in customers:
data_list.append({
'customer_id': customer.customer_id,
'tenure': customer.tenure,
'monthly_charges': customer.monthly_charges,
'total_charges': float(customer.total_charges) if customer.total_charges else 0,
'contract_type': customer.contract,
'payment_method': customer.payment_method,
'internet_service': customer.internet_service,
'phone_service': customer.phone_service,
'churn': 1 if customer.churn == 'Yes' else 0
})
# 转换为DataFrame进行数据分析
df = pd.DataFrame(data_list)
# 计算流失率统计
total_customers = len(df)
churned_customers = df[df['churn'] == 1].shape[0]
churn_rate = (churned_customers / total_customers) * 100
# 按合约类型分析流失情况
contract_churn = df.groupby('contract_type')['churn'].agg(['count', 'sum', 'mean']).reset_index()
contract_churn['churn_rate'] = contract_churn['mean'] * 100
# 按月费用区间分析
df['charge_category'] = pd.cut(df['monthly_charges'],
bins=[0, 35, 65, 100],
labels=['低费用', '中费用', '高费用'])
charge_analysis = df.groupby('charge_category')['churn'].agg(['count', 'sum', 'mean']).reset_index()
# 使用Spark SQL进行复杂查询分析
spark_df = spark.createDataFrame(df)
spark_df.createOrReplaceTempView("customer_data")
# 执行复杂的流失分析查询
high_risk_query = """
SELECT contract_type, payment_method,
AVG(monthly_charges) as avg_charges,
COUNT(*) as customer_count,
SUM(churn) as churned_count,
(SUM(churn) * 100.0 / COUNT(*)) as churn_percentage
FROM customer_data
WHERE tenure < 12 AND monthly_charges > 70
GROUP BY contract_type, payment_method
ORDER BY churn_percentage DESC
"""
high_risk_results = spark.sql(high_risk_query).collect()
# 特征重要性分析
feature_importance = {}
numeric_features = ['tenure', 'monthly_charges', 'total_charges']
for feature in numeric_features:
correlation = df[feature].corr(df['churn'])
feature_importance[feature] = abs(correlation)
return JsonResponse({
'total_customers': total_customers,
'churn_rate': round(churn_rate, 2),
'contract_analysis': contract_churn.to_dict('records'),
'charge_analysis': charge_analysis.to_dict('records'),
'high_risk_segments': [row.asDict() for row in high_risk_results],
'feature_importance': feature_importance
})
基于大数据的电信客户流失数据分析系统文档展示
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