本文是我在数据分析求职备战期间，独立完成的电信客户流失预测实战项目。文章完整记录了从数据清洗、多维度EDA探索性分析，到逻辑回归与决策树建模及评估的全流程。特别针对实际业务中常见的决策树中文乱码与节点重叠问题，提供了工程化解决方案。最终结合模型表现，推导出了具备落地价值的业务挽留策略。项目代码与数据集已开源至GitHub，旨在展示个人的数据洞察力与代码工程能力。

本文基于某电商平台大促数据，从漏斗转化、时间规律、商品策略、用户分层四个维度拆解增长引擎。核心发现：加购是转化核心节点；晚间20-22点为流量高峰；爆款组合销售可提升30%连带率。文中附原始数据集与分析代码，欢迎同行交流优化思路！