广告数据分析师能够快速了解并可视化广告和广告支出的有效性和价值

来源：CPDA数据分析师网　/　时间：2020-10-21

电信公司的客户流失分析减少客户流失比追求新客户更具成本效益
在竞争激烈的电信运营商世界中，客户保留至关重要，获得新客户的成本可能比保留现有客户高25倍。电信运营商希望围绕人口统计，使用情况，客户帐户，连接性，网络性能和可靠性进行大数据分析，客户支持和服务问题等，以降低客户流失率，然而对于现有的分析工具而言，此数据的规模太大，这限制了电信公司客户流失分析，无法快速运行临时查询或完整地可视化和仪表板化客户数据，电信数据科学家也无法充分利用此客户数据运行预测模型，因为滞后时间中断了他们的思维过程并阻碍了进一步的客户流失预测和研究。

客户流失机器学习和可视化
加速分析该平台能够快速处理和可视化整个客户数据集，以帮助确定客户流失的原因，电信行业的客户流失分析变得神秘，分析师可以快速可视化客户流失，轻松构建一系列图表，以识别不同数据集或地理位置之间的模式和相关性。他们可以从数百万个客户记录下钻到单个客户记录，从而可以洞悉特定客户的痛点。对于数据科学家而言，GPU强大的并行处理能力可确保快速进行预测建模，从而加快了他们洞察客户促销活动的时间，从而提高了保留率或增加销售量，或确定了减少特定地理位置或特定人群的流失率的有效方法。

加速客户流失分析并超越电信运营商

大型数据分析和客户流失分析方面受到大型电信公司的信任，电信运营商具有无限的潜在用例，旨在通过分析来程度地减少客户流失，提高网络可靠性，发现网络异常或管理其机队，运营商进一步获得地理空间分析功能，以推动基于位置的客户和网络洞察。

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