-
移动用户流失分析数据集MobileUserAttritionAnalysisDataset-dheerajvamsi
移动用户流失分析数据集MobileUserAttritionAnalysisDataset-dheerajvamsi 数据来源:互联网公开数据 标签:移动通信,用户流失,数据集,客户行为,机器学习,数据分析,电信行业,商业智能 数据概述: 该数据集包含来自移动通信运营商的用户流失数据,记录了用户的基本信息,使用行为及流失情况。主要特征如下:...
-
电信客户流失数据集TelcoChurnDataset-buseyldrm
电信客户流失数据集TelcoChurnDataset-buseyldrm 数据来源:互联网公开数据 标签:电信行业,客户流失,数据集,市场营销,客户分析,机器学习,商业智能,数据挖掘 数据概述:该数据集包含来自电信公司的客户数据,记录了客户的消费行为,服务使用情况以及是否流失的信息。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围从2019年到2020年。...
-
俄罗斯电信运营商Megaline用户行为数据集MegalineUserBehaviorDataset-thiagofq
俄罗斯电信运营商Megaline用户行为数据集MegalineUserBehaviorDataset-thiagofq 数据来源:互联网公开数据 标签:电信行业,用户行为,数据集,客户分析,机器学习,数据分析,商业智能,通信技术 数据概述:...
-
电信客户服务数据集TCSDataset-TelecomCustomerServiceDataset-nagulmeerashaik
电信客户服务数据集TCSDataset-TelecomCustomerServiceDataset-nagulmeerashaik 数据来源:互联网公开数据 标签:电信行业,客户服务,数据集,数据分析,机器学习,服务质量,客户满意度,运营管理 数据概述: 该数据集包含来自电信行业的客户服务数据,记录了客户服务相关的详细信息。主要特征如下:...
-
南亚电信市场客户流失数据集TelecomChurnDataSetfortheSouthAsianMarket-vijaysrikanth
南亚电信市场客户流失数据集TelecomChurnDataSetfortheSouthAsianMarket-vijaysrikanth 数据来源:互联网公开数据 标签:电信行业,客户流失,数据集,机器学习,数据分析,客户关系管理,商业智能,市场研究 数据概述:...
-
客户流失分析与留任策略数据集PNNRetentionAnalysisDataset-faizankhan6356
客户流失分析与留任策略数据集PNNRetentionAnalysisDataset-faizankhan6356 数据来源:互联网公开数据 标签:客户流失,数据分析,机器学习,客户关系管理,电信行业,预测模型,业务分析,数据挖掘 数据概述: 该数据集来源于电信行业的客户流失分析项目,记录了客户的基本信息,服务使用情况以及是否流失的标签。主要特征如下:...
-
电信客户流失预测数据集TelcoCustomerChurnDataset-samkayyali
电信客户流失预测数据集TelcoCustomerChurnDataset-samkayyali 数据来源:互联网公开数据 标签:客户流失,电信行业,数据集,机器学习,预测分析,用户行为,数据挖掘,商业智能 数据概述: 该数据集包含来自电信行业的用户数据,记录了客户的流失情况,用于预测客户是否会流失。主要特征如下:...
-
电信用户流失分析数据集ChurnTelecomDataset-venky12347
电信用户流失分析数据集ChurnTelecomDataset-venky12347 数据来源:互联网公开数据 标签:电信行业,用户流失,数据集,客户分析,机器学习,预测模型,数据挖掘,商业智能 数据概述: 该数据集包含来自电信运营商的用户行为和流失数据,记录了用户的基本信息,服务使用情况以及是否流失的标签。主要特征如下:...
-
DACON基础呼叫数据分析数据集-yuseokjung
DACON基础呼叫数据分析数据集-yuseokjung 数据来源:互联网公开数据 标签:呼叫数据,数据集,数据分析,机器学习,电信行业,用户行为,预测分析,数据挖掘 数据概述: 该数据集包含来自DACON竞赛的基础呼叫数据,记录了用户在电信网络中的呼叫行为信息。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围未知,具体时间跨度需查阅原始数据。...
-
电信行业用户数据集TelecomSubscribersDataset-uruhux
电信行业用户数据集TelecomSubscribersDataset-uruhux 数据来源:互联网公开数据 标签:电信行业,用户数据,数据集,客户分析,市场预测,商业智能,用户行为,统计分析 数据概述:该数据集包含来自电信运营商的用户数据,记录了电信用户的详细信息,适用于客户分析,市场预测等任务。主要特征如下:...
-
电信行业客户流失分析数据集ChurnAnalysisinTelecomIndustryDataset-imkushwaha
电信行业客户流失分析数据集ChurnAnalysisinTelecomIndustryDataset-imkushwaha 数据来源:互联网公开数据 标签:电信行业,客户流失,数据集,数据分析,机器学习,客户关系管理,商业智能,预测模型 数据概述:该数据集包含来自电信行业的客户流失数据,记录了客户基本信息,服务使用情况及流失情况。主要特征如下:...
-
客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-yashtiwari1906
客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-yashtiwari1906 数据来源:互联网公开数据 标签:客户流失,数据集,机器学习,预测分析,客户关系管理,商业智能,电信行业,数据分析 数据概述: 该数据集包含客户流失预测的相关数据,记录了客户的基本信息,服务使用情况及流失状态。主要特征如下:...
-
印度通话质量评价数据集-bhagwati
印度通话质量评价数据集-bhagwati 数据来源:互联网公开数据 标签:通话质量,数据集,印度,语音分析,自然语言处理,用户评价,电信行业,情感分析 数据概述: 该数据集包含来自印度地区的通话质量评价数据,记录了用户对通话质量的主观感受和相关反馈。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围不明确,但包含了用户在不同时间点对通话质量的评价。...
-
客户流失预测挑战数据集ChurnPredictionChallengeDataset-tcvieira
客户流失预测挑战数据集ChurnPredictionChallengeDataset-tcvieira 数据来源:互联网公开数据 标签:客户流失,数据集,机器学习,分类,用户行为分析,电信行业,预测模型,数据挖掘 数据概述: 该数据集包含来自电信行业的客户数据,用于预测客户是否会流失。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围为一段时间内的客户行为。...
-
客户流失预测数据集WiseChurnDataset-olhash
客户流失预测数据集WiseChurnDataset-olhash 数据来源:互联网公开数据 标签:客户流失,数据集,机器学习,预测分析,电信行业,客户行为,商业智能,决策支持 数据概述: 该数据集专注于客户流失预测,记录了电信行业客户的行为和流失情况。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围从2018年到2022年。...
-
虚拟移动充值数据集2019年10月-VirtualMobileRechargesDatasetOctober2019-gonzalochacaltana
虚拟移动充值数据集2019年10月-VirtualMobileRechargesDatasetOctober2019-gonzalochacaltana 数据来源:互联网公开数据 标签:电信行业,移动充值,数据集,用户行为,时间序列,数据分析,机器学习,商业智能 数据概述:...
-
客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-giridharbandarupalli
客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-giridharbandarupalli 数据来源:互联网公开数据 标签:客户管理,流失预测,数据集,机器学习,数据分析,商业智能,客户行为,电信行业 数据概述: 该数据集包含来自电信行业的客户数据,记录了客户的基本信息,服务使用情况和流失状态。主要特征如下:...
-
巴西4G网络覆盖与发展数据集-2012-2016年-guimaraaes
巴西4G网络覆盖与发展数据集-2012-2016年-guimaraaes 数据来源:互联网公开数据 标签:4G网络,巴西,移动通信,网络覆盖,发展趋势,电信行业,数据分析 数据概述:...
-
客户行为与用户流失数据集分析
标题:客户行为与用户流失数据集分析 数据内容: 该数据集包含客户行为与用户流失相关的多种数据元素,具体包括客户ID、年龄、性别、客户 tenure、使用频率、支持电话数量、支付延迟情况、订阅类型、合同长度、总消费金额、最后一次互动时间以及用户流失状态。每个字段都提供了不同的客户行为特征,能够帮助分析客户的消费模式、服务偏好以及潜在的流失风险。...
-
客户行为与特征分析数据集洞察与预测
标题:客户行为与特征分析数据集洞察与预测 数据内容:本数据集包含了丰富的客户行为与特征信息,具体包括以下几个方面的数据元素: - 客户基本信息:姓名、年龄、性别、婚姻状况、收入水平、居住地址等 - 通信服务使用情况:通话时长、通话次数、国际通话、语音信箱使用情况等 - 账户信息:账户长度、区域代码、电话号码、国际计划、虚拟邮件计划等 -...



