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电信公司手机用户满意度分析平台

        通信运营商行业在经历了高速发展阶段以后已逐渐进入成熟期，并且伴随互联网 技术的高速发展，通信运营商的生存环境已发生彻底改变。与此同时，国家大力推进 “携号转网”服务，技术壁垒逐渐消失，导致手机用户市场份额开始大幅度变化。手 机客户的稳定和可持续发展成了运营商经营发展的重要元素。在互联网技术高速发展 的环境下，通过使用互联网技术提升客户满意度，降低客户离网风险，从而实现电信 公司的数字化转型，促进数字经济与实体经济深度融合。

       承德电信手机用户数101.50万，目前维系工作主要为对满意度清单用户进行定期 回访，预约现场测试调整，制定实施方案。全程为人工工作，缺乏有效手段进行深度 多维度分析用户网络需求特点，挖掘不到用户真正的不满意原因。

       针对以上问题，本项目基于机器学习构建了一款电信公司手机用户满意度提升模 型，并进行实际应用。首先使用数据规范化处理技术将不同来源的数据进行整合处理 ,使用Hadoop平台进行数据存储。构建模型的过程中,首先将导致用户不满意原因的 51个特征划分为用户属性、流量使用、套餐计费、咨询投诉四大类，使用决策树算法 对数据进行分析，挖掘出每一大类中影响用户满意度的前三个特征，以及特征之间相 互的关联对满意度的影响。在用户投诉方面，统计将近四年的投诉数据，当有新的投 诉用户出现，可以立即挖掘出其历史投诉次数、投诉原因及处理过程。在网络质量方 面，使用统计技术对承德全网LTE基站数据进行处理，挖掘出4G/5G基站不合格指标 ，分析影响用户不满意的原因。最后搭建网站,使用可视化技术展示承德各县区的手机用户不满意度排名，以及每个县区用户不满意的原因和处理建议，指导电信公司各 部门第一时间对不满意用户进行处理。