【案例背景】

随着经济和信息发展，以及通信行业内部竞争加剧，传统的单一品种的套餐和服务已经不能够满足客户日益增长的个性化需求，为了更好地服务和保留客，移动想要根据用户平时通话行为为客户推荐个性化套餐服务，加强用户满意度体验，减少客户流失。

数据资源

【分析目的】
根据这些客户数据，结合用户通话行为，对客户进行细分，推荐相应套餐，或者结合用户现有套餐优化用户套餐，提供个性化套餐。

数据分析步骤

数据预处理

描述性统计分析
缺失值处理
异常值处理
相关性检验
标准化处理
1、描述性统计

2、异常值处理

3、相关性检验
上班时间和通话时长强相关（相关系数=0.94），创建新字段：上班时间/通话时长

**4、标准化处理：**选用Z-均值标准化处理

数据模型分析：K-Mean 聚类分析

选择聚类个数3，初始中心选择次数：30，最大迭代次数500，轮廓系数0.23
选择聚类个数4，初始中心选择次数：30，最大迭代次数500，轮廓系数0.26
选择聚类个数5，初始中心选择次数：30，最大迭代次数500，轮廓系数0.25
聚类个数4合适。

模型结果如下

平时不怎么打电话：保号套餐；
平均时长很长，平时不怎么打：亲情号套餐
工作通话时长和国际通话时长长：商务套餐
总时长长，一般都很平均：普通套餐

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