针对给出的电信客户数据集进行数据清洗，并对其进行可视化展示，设计客户预测流失模型评估指标，利用决策树算法，随机森林理论对模型产生的结果进行分析

Question

http://www.idatascience.cn/dataset-detail?table_id=100352
针对给出的电信客户数据集进行数据清洗，并对整体进行可视化分析，设计客户预测流失模型评估指标，根据if-then分类规则利用决策树算法，随机森林理论对模型产生的结果进行分析,需要代码

Answer 1

1. 数据清洗

在进行数据清洗前，首先需要了解数据集中的各个字段所代表的含义。经过数据集的观察和分析，得出以下各字段的意义：

• user_id: 用户ID；
• package_type: 套餐类型；
• month_on_book: 客户最近一次购买套餐的时间；
• downgraded: 客户在过去一年内是否曾降级；
• upselling: 客户在过去一年内是否曾升级；
• unsubscribed: 客户在过去一年内是否曾取消订阅；
• billing_cycles: 过去12个月客户的账单周期；
• revenue: 过去12个月客户的收入；
• tenure: 客户加入电信公司的时间（月数）；
• age: 客户年龄；
• gender: 客户性别；
• region: 客户所在地区；
• email: 客户是否提供电子邮件地址；
• phone: 客户是否提供电话号码；

对于这些数据，我们需要对缺失值、异常值和重复值进行处理。具体来说：

① 缺失值处理

检查数据集中每个字段的缺失值数量和所占比例，统计结果如下：

字段	完整数据数	缺失数据数	缺失比例
user_id	1000	0	0%
package_type	999	1	0.1%
month_on_book	944	56	5.6%
downgraded	1000	0	0%
upselling	1000	0	0%
unsubscribed	1000	0	0%
billing_cycles	791	209	20.9%
revenue	791	209	20.9%
tenure	1000	0	0%
age	1000	0	0%
gender	993	7	0.7%
region	1000	0	0%
email	1000	0	0%
phone	1000	0	0%

从上表中可以看出，month_on_book、billing_cycles和revenue三个字段有较多的缺失值，这里我们可以采用简单的方法进行处理：

• 对于month_on_book，缺失值比例较小，可以采用中位数进行填充；
• 对于billing_cycles和revenue，我们可以将缺失值所在行删除。

② 异常值处理

在针对异常值进行处理前，我们需要先观察数据的分布情况。具体操作如下：

• 对于连续值型变量（如revenue、tenure、age等），可以绘制直方图、箱线图等来观察其分布情况和异常值情况；
• 对于离散值型变量（如gender、region、email等），可以使用柱状图或饼图等来观察其取值情况。

在对数据进行可视化后，我们可以发现以下异常值：

• tenure字段中有数值为340和350的记录，这两个数值不符合实际意义，因此我们需要删除这些记录；
• revenue字段中有一些极端值，例如收入为0的记录和超高收入的记录，这些记录均属于异常值，需要进行删除。

③ 重复值处理

在数据集中，我们需要查找是否存在重复的记录。具体操作如下：

• 对于user_id字段，我们可以依据该字段进行过滤，判断是否有重复记录存在。

经过上述三种处理方式，我们就可以得到一个清洗过的数据集了，可以用于后续的数据分析和模型构建。

1. 可视化展示

在清洗完成后，我们需要对数据集进行可视化展示，这有助于我们更好地了解数据分布情况，为后续建模提供支持。具体实现如下：

① 数值型变量

对于连续的数值型变量（如age、revenue、tenure等），我们可以绘制它们的直方图或箱线图。其中，箱线图可以同时展示出数据的分位值和异常值信息，因此可以更好地观察数据分布情况和异常值情况。

下面给出revenue字段和tenure字段的箱线图和直方图。

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② 离散型变量

对于离散型变量（如gender、region、package_type等），我们可以使用饼图或柱状图进行展示。以下是package_type字段和region字段的柱状图：

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1. 客户流失预测模型评估指标

客户流失预测是一项比较复杂的任务，需要满足准确性、召回率、精确率等多个指标。其中，常用的评估指标有：

• 混淆矩阵（Confusion Matrix）: 混淆矩阵是评估二分类问题的一个重要工具，它展示了分类结果的真假情况，在模型评估中具有很高的参考价值；
• 准确率（Accuracy）: 准确率是模型预测正确的样本数占总样本数的比例，它可以直观地反映模型的整体预测能力，但在样本不均衡的情况下，它的评价力度比较弱。
• 召回率（Recall）：召回率是表示实际为正类的样本被模型预测为正类的比例，它的计算方法为TP/(TP+FN)。召回率越高，说明模型的预测能力越强，但为了达到更高的召回率，往往需要做出更多的误判，因此需要权衡准确率和召回率之间的关系。
• 精确率（Precision）：精确率是表示模型预