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一、案例背景： 某电信公司想针对用户手机通话记录，希望从用户历史通话数据中，运用数据挖掘 (Data Mining)中的分类(Classification)技术，分析出会影响电信用户流失的相关因素，并建立能预测用户是否流失的数据挖掘分类模型。
二、报告演示。 此案例遵循CRISP-DM数据挖掘流程实施。 数据准备阶段主要做的工作有字段筛选和数据清洗： 模型构建部分，由于此问题是分类问题，选取了五个可以用于分类的模型进行模型建置：贝式网络，决策树，神经网络，逻辑斯回归，K-最邻近。 对比不同模型的表现效果，使用F-Measure进行模型效果评估。 模型应用，使用决策树模型进行预测测试集客户是否会流失。
最后，提出改进建议。
心得分享也很有趣。
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