电信客户流失数据分析系统-简介
本系统全称为“基于大数据的电信客户流失数据分析系统”，它是一个旨在深度挖掘并直观呈现电信客户流失背后关键因素的综合性数据分析平台。在技术实现上，系统后端提供了基于Java语言的SpringBoot框架和基于Python语言的Django框架两种版本供选择，确保了开发的灵活性与健壮性；核心的数据处理与分析引擎则采用了强大的分布式计算框架Apache Spark，通过Spark SQL高效处理海量客户数据，确保了分析的时效性与准确性。前端界面基于Vue.js全家桶及ElementUI组件库构建，并集成Echarts图表库，将复杂的分析结果以条形图、饼图、折线图等多种直观、动态的可视化形式进行展现。功能层面，系统构建了从宏观到微观的五大分析维度：首先是客户流失总体概览，用于把握整体流失态势；其次是用户人口属性分析，探究不同客群的流失差异；再次是客户账户及合约维度分析，揭示合同类型、支付方式等对客户忠诚度的影响；然后是客户业务办理维度分析，评估不同业务组合的黏性；最后，也是本系统的核心亮点，是基于LTM（在网时长、合同类型、月度消费）模型的客户分群与价值分析，系统利用K-Means聚类算法对客户进行精细化画像，精准识别高价值客户与高风险流失群体，从而为后续的精准营销和客户挽留策略提供坚实的数据支撑。
电信客户流失数据分析系统-技术
开发语言：Python或Java 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis) 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
电信客户流失数据分析系统-背景
选题背景 现在电信这个行业，竞争真的挺激烈的，各大运营商都在想办法留住老客户、吸引新客户。大家都明白，开发一个新用户的成本比维护一个老用户要高得多，有时候甚至高出好几倍。所以，怎么有效降低客户流失率，就成了大家都很关心的一个核心问题。而且现在是大数据时代嘛，运营商手里握着海量的用户数据，比如他们的消费习惯、办了哪些业务、签了多久的合同、有没有投诉过等等。这些数据就像一座还没被开发的金矿，如果只是简单地存着，就一点价值都没有，非常浪费。如何把这些零散、庞大的数据利用起来，从中找出客户为什么会走掉的规律和深层原因，就成了一个挺有挑战但又特别有实际价值的研究方向。咱们这个课题，就是想尝试着用一些主流的大数据技术，比如Spark，去搭建一个能处理和分析这些数据的系统，试着把这些数据盘活，看看能不能从中挖出点有用的信息来。
选题意义 做这么一个课题，对我自己来说，学习和锻炼的意义还是挺大的。它能让我把课堂上学的大数据理论，比如Hadoop的分布式思想、Spark的计算模型，真刀真枪地用起来。这就不再是写个简单的增删改查项目了，而是要完整地经历数据清洗、处理、分析、再到可视化的全过程，这个过程对于提升自己的编程能力和数据处理经验是很有帮助的。通过这个项目，还能让我对电信业务的逻辑有一个更直观的认识。比方说，为什么长合约的客户不容易流失，哪些增值业务更能留住人，这些都不再是空泛的概念，而是可以通过数据看到的实实在在的结论，也能慢慢培养起一种用数据说话的思维方式。当然，咱们这个毕业设计肯定没法跟企业里真正的商业系统相提并论，但它算是一个完整且有深度的探索。它至少验证了用大数据技术来进行客户流失分析这条路是可行的，系统输出的分析结果，比如哪些客户群体是高危流失人群，理论上也能为企业制定更精准的营销策略提供一点点参考，让宝贵的资源能花在刀刃上。总的来说，这是一个能把技术和业务场景结合得比较紧密的实践，挺有锻炼价值的。
电信客户流失数据分析系统-视频展示
电信客户流失数据分析系统-图片展示
电信客户流失数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, when, count, lit
from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml import Pipeline
# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("TelecomChurnAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 假设df是已经加载并进行初步清洗后的DataFrame
# df.show(5) # 包含 tenure, Contract, MonthlyCharges, Churn 等字段
# 核心功能一：客户总体流失率分析
def analyze_overall_churn(df):
total_customers = df.count()
churn_counts = df.groupBy('Churn').count()
churn_counts = churn_counts.withColumn('percentage', (col('count') / total_customers) * 100)
print("Overall Churn Analysis:")
churn_counts.show()
return churn_counts
# 核心功能二：不同合同类型客户的流失率分析
def analyze_churn_by_contract(df):
contract_churn = df.groupBy('Contract', 'Churn').count()
contract_total = df.groupBy('Contract').count().withColumnRenamed('count', 'total_count')
analysis_df = contract_churn.join(contract_total, 'Contract')
analysis_df = analysis_df.withColumn('churn_rate', (col('count') / col('total_count')) * 100)
churn_only_df = analysis_df.filter(col('Churn') == 'Yes')
print("Churn Rate by Contract Type:")
churn_only_df.select('Contract', 'churn_rate').orderBy(col('churn_rate').desc()).show()
return churn_only_df
# 核心功能三：基于LTM模型的客户分群 (使用K-Means)
def perform_ltm_clustering(df, k=4):
# LTM: Longevity (tenure), Type (Contract), Monetary (MonthlyCharges)
# 1. 特征工程：将分类变量'Contract'转换为数值
contract_indexer = StringIndexer(inputCol="Contract", outputCol="ContractIndex")
# 2. 特征组合：将所有用于聚类的特征合并为一个向量
feature_assembler = VectorAssembler(inputCols=["tenure", "ContractIndex", "MonthlyCharges"], outputCol="unscaled_features")
# 3. 特征缩放：对特征向量进行标准化处理，以消除量纲影响
scaler = StandardScaler(inputCol="unscaled_features", outputCol="scaled_features")
# 4. KMeans模型定义
kmeans = KMeans(featuresCol='scaled_features', k=k, seed=1)
# 5. 构建Pipeline流水线，将以上步骤串联起来
pipeline = Pipeline(stages=[contract_indexer, feature_assembler, scaler, kmeans])
# 6. 训练模型并对数据进行转换，生成聚类标签
model = pipeline.fit(df)
clustered_df = model.transform(df)
# 7. 显示分群结果及各群特征
print(f"Customer Segmentation with K={k}:")
summary = clustered_df.groupBy("prediction").agg(
count("*").alias("count"),
F.avg("tenure").alias("avg_tenure"),
F.avg("MonthlyCharges").alias("avg_monthly_charges")
)
summary.orderBy("prediction").show()
# 8. 返回带有聚类标签的DataFrame
return clustered_df
电信客户流失数据分析系统-结语
2026届毕业生注意：传统增删改查毕设已烂大街，这款大数据电信客户流失分析系统才是新趋势
95%导师都会点头的毕设选题：基于Hadoop的电信客户流失数据分析系统，用3大核心算法征服答辩
计算机专业的痛，从毕设选题开始！这款电信客户流失数据分析系统，让你不再为选题掉头发
大家都可点赞、收藏、关注、如果遇到有技术问题或者获取源代码，欢迎在评论区一起交流探讨！谢谢大家！
