1.查看数据集：
可以看到，我们的数据集共有7041条记录，有21个自变量，其中Churn为我们的目标变量，目标变量是一个二分类的字符串数据类型，直接决定了我们的此次的目标任务是一个二分类问题。其它的自变量中，除少数的变量SeniorCitizen，tenure，MonthlyCharges， TotalCharges是连续的数值变量外，其它的自变量都是离散的字符串变量。
2.查看因变量的分布。
可以看到，我们的因变量分类不均，大多数变量为NO，少数变量为Yes，但是yes并没有少至需要进行调整的程度。NO：Yes的数据大概在2.5：1的水平上。在此次研究中，不需
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要对数据集进行特别的处理。
3.查看数据的缺失值：
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可以看到，我们的数据集中存在缺失值的情况，缺失值只存在于TotalCharges变量中，缺失值的数量比较少，在些次研究中，可以含有这些缺失值的行进行删除处理。
desk4. 通过gini系数，初步查看数据集自变量的重要性。因为太多的变量纳入模型，对于模型的性能并不能取得更好的结果。
可以看到的是，通过初步的探索，发现Contract，tenure，OnlineSecurity，TechSupport，InternetService对于因变量的分类，有着特别重要的意义，而gender，PhoneService，MultipleLines这三个变量对于因变量的分类的意义不大，该3个变量中，目标变量的条件gini系数并没有很大程度的下降。asmile
5.探索性分析，查看Contract，tenure，OnlineSecurity，TechSupport，InternetService对于目标变量的影响。
可以看到，contract变量，分类结果为two year时，客户有着最低的流失率，而分类情况为month to month时，客户的流失率较高。
通过绘制tenure～Churn的概率密度曲线图，可以看出，在tensure为较低的值，小于20时，客户有着更多的流失的可能，而在tensure为较高的值，大于40时，客户的流失概率会降低很多。
变量onlineSecurity类别为 no internet rvice时，有着最少的流失概率。而类别为No时，客户的流失概率较高，可以达到40%的流失率。
变量techsupport类别为 no internet rvice时，有着最少的流失概率。而类别为No时，客户的流失概率较高，可以达到40%的流失率。这个结论与我们的变量onlineSecurity得出的结论相一致。
变量internetrvice类别为no时有着较低的流失概率，流失概率不足10%；而类别为fiber optic时，流失率比较高，流失率超过40%。类别为dsl时，流失率介于no和fiber optic之间。
6.数据预处理：
6.1从上述探索性分析来看，我们需要将TotalCharges变量中的缺失值进行删除。并且还需要删除"gender","PhoneService","MultipleLines","customerID"这4个对于因变量没有影响的自变量。
6.2因我们所建立的模型为随机森林模型，故不需要对数据集的数据分布进行处理，随机森林可以处理非线性问题。
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6.3 使用随机数种子 123将数据集按7：3分成训练集和测试集。
7.建立随机森林模型：
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日语三级真题英语网站大全可以看到，当树的数目为100时，分类错误率已经可以将到一个比较低的数值，并且分类错误率已经比较稳定，做ntree选择100，是一个比较合适的值。
查看自变量的重要性：
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从随机森林的结果来看，对于目标分类，比较重要的自变量是totalcharges，monthlycharges，tenure，contract，onlinecurity，paymentmethod。其它的自变量对于因变量分类的结果影响比较小。
查看训练集分类结果：
可以看到，在训练集上，模型的分类正确率为98.2%，auc值也可以达到0.971。
测试集上的结果：
可以看到，在测试集上，模型的分类正确率为79.5%，auc值为0.696。
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8.结论
综上分析，我们可以发现，随机森林可以在电信客户的流失中聚类分类正确率为79.5%的结果，auc值为0.696，可以比较好的把可能会发生流失的客户进行识别。对于降低客户的流失，有着比较积极的意义。
通过模型，发现，在客户流失的影响因素中，比较重要的变量有totalcharges，monthlycharges，tenure，contract，onlinecurity，paymentmethod。
