### 背景 使用的SATO数据集是从南亚一家大型无线电信运营商收集的现实生活数据。 ### 内容 1. **总收入汇总**：运营商在2015年8月和9月以卢比计算的每月总收入。 2. **短信收入汇总**：用户使用短信服务所产生的收入。 3. **数据收入汇总**：用户使用数据服务所产生的收入。 4. **网外收入汇总**：运营商现有用户拨打网外（与用户所在网络不同）客户的电话等所产生的收入。 5. **网内收入汇总**：运营商现有用户拨打网内（与用户所在网络相同）客户的电话等所产生的收入。 6. **入网时长**：用户开始使用运营商服务以来所经过的时间。 7. **用户类型**：此信息有助于了解用户是否订阅了2G或3G服务。 8. **投诉数量汇总**：用户提出的投诉数量。 9. **常用其他网络**：此信息肯定会对客户流失率产生巨大影响，因为它提供了用户拨打最多电话的其他网络或运营商的信息，因此可能会影响客户转投该网络以节省费用。 10. **数据流量汇总**：用户使用的数据服务流量。 MCS：预测电信行业客户流失的多分类器系统。可从以下网址获取：https://www.researchgate.net/publication/320331663_MCS_Multiple_Classifier_System_to_Predict_the_Churners_in_the_Telecom_Industry [2017年10月12日访问]。 ### 致谢 没有他人的帮助，我们无法取得如今的成果。 MCS：预测电信行业客户流失的多分类器系统。可从以下网址获取：https://www.researchgate.net/publication/320331663_MCS_Multiple_Classifier_System_to_Predict_the_Churners_in_the_Telecom_Industry [2017年10月12日访问]。 ### 启发 为什么平衡数据集在客户流失预测中很重要？ ### 日语译文 ### 背景 使用されているSATOデータセットは、南アジアの主要な無線通信事業者から収集された実生活のデータです。 ### 内容 1. **総収入の集計**：キャリアが2015年8月と9月にルピーで獲得した月次の総収入です。 2. **SMS収入の集計**：加入者が利用するSMSサービスを通じて獲得される収入です。 3. **データ収入の集計**：加入者が利用するデータサービスを通じて獲得される収入です。 4. **ネットワーク外収入の集計**：キャリアの現加入者がネットワーク外（加入者と同じネットワークではない）の顧客にかける電話などによって獲得される収入です。 5. **ネットワーク内収入の集計**：キャリアの現加入者がネットワーク内（加入者と同じネットワーク）の顧客にかける電話などによって獲得される収入です。 6. **ネットワーク利用期間**：加入者がキャリアのサービスの利用を開始してから経過した時間です。 7. **ユーザータイプ**：この詳細は、ユーザーが2Gまたは3Gサービスに加入しているかどうかを知るのに役立ちます。 8. **苦情件数の集計**：加入者によって行われた苦情の数です。 9. **お気に入りの他のネットワーク**：この情報は、加入者が最も多く電話をかける他のネットワークまたは事業者に関する情報を提供するため、顧客離れ率に大きな影響を与える可能性があり、そのネットワークに移行してお金を節約するように顧客を誘導する可能性があります。 10. **データ使用量の集計**：加入者が利用するデータサービスの使用量です。 MCS：通信産業における離脱顧客を予測するための多重分類器システム。入手先：https://www.researchgate.net/publication/320331663_MCS_Multiple_Classifier_System_to_Predict_the_Churners_in_the_Telecom_Industry [2017年10月12日アクセス]。 ### 謝辞 他の人々の助けがなければ、私たちはここにいることはできません。 MCS：通信産業における離脱顧客を予測するための多重分類器システム。入手先：https://www.researchgate.net/publication/320331663_MCS_Multiple_Classifier_System_to_Predict_the_Churners_in_the_Telecom_Industry [2017年10月12日アクセス]。 ### 着想 顧客離れ予測においてバランスの取れたデータセットが重要な理由は何ですか？