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工作室项目:Python营业厅潜在客户识别
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课程介绍

1.项目背景

      步入5G时代,人们对无线通信的传输速度提出了更高的要求。预计到2022年底,我国5G基站超过200万个,5G的终端连接数达到6亿。而5G室内网络的覆盖质量与应用普及将直接影响到5G商业模式的成功。这意味着,5G时代,小基站将比肩宏基站,获得更大的市场发展空间。5G时代的建网方式将是“宏基站﹢小基站”的多元化模式,甚至根据不同的用户容量需求,采用更多精细化的建网方式。

      而如何通过模型精准识别5G需求潜在用户,促进4G时代向5G时代转变,以实现基于5G深度应用的智慧城市建设至关重要。本项目旨在根据每月用户更换5G套餐数据,分析4G用户更换5G套餐的行为特征,构建5G套餐潜在客户识别模型,识别出目前4G用户具有更换5G套餐的需求群体,进行5G潜在客户营销。

2.项目目标

      本项目旨在利用数据挖掘技术构建5G套餐潜在客户识别模型,识别出目前4G用户具有更换5G套餐的需求群体。

3.核心技术

    (1)Python数据分析

    (2)Python数据可视化

    (3)Python机器学习

授课教师

数据分析讲师

课程特色

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