通信用户流失智能预警预测系统产品系统

深耕通信领域，围绕运营商用户资费、上网流量、基站运维时序数据，搭建预测与聚类算法，实现用户流失预警、客群分层、设备异常研判，赋能网络优化与精细化运营。

通信行业项目功能介绍（平台作品填写精简版）

1. 用户流失预警模型
依托用户话费、套餐、流量、通话等历史数据做特征工程，使用XGBoost、LightGBM训练二分类模型，精准识别30天内高流失风险用户；输出用户风险打分清单，支撑运营精准挽留，降低用户流失率。
2. 基站运维时序异常检测
接入基站电压、负载、掉线率、温度时序采集数据，通过时序算法+聚类识别设备异动、隐性故障，提前预警基站故障，减少现场人工巡检工作量。
3. 通信用户画像建模
采用KMeans无监督聚类，按消费档次、使用习惯、业务偏好对全量用户分层，实现精细化套餐推荐、市场投放分层。
4. 流量数据分析系统
自动化清洗海量话单与上网流量数据，多维度统计时段、区域、套餐流量分布，生成可视化分析报表，辅助网络扩容与资费优化决策。

项目实现（平台填写精简文案）

1. 数据层：SQL提取基站、用户话费、流量原始数据，利用Pandas、NumPy完成缺失填充、异常剔除、特征衍生，构建标准化数据集。
2. 建模层：基于Scikit-learn、XGBoost、LightGBM搭建分类预测模型，KMeans完成用户分群，时序算法做设备工况拟合；网格搜索自动超参调优，验证集择优留存最优模型。
3. 部署层：FastAPI封装模型推理接口，Docker容器打包部署，对接业务数据库，实现数据自动入模、结果定时入库。
4. 可视化：Streamlit生成流量分布、用户分层、故障预警看板，业务人员在线查看报表与预测结果。