电信服务客户流失预测数据集TSG-MasterTelecommunicationServiceCustomerChurnPredictionDataset-shangzirui
数据来源：互联网公开数据
标签：电信业，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，预测模型
数据概述： 该数据集来源于电信服务行业，记录了电信运营商的客户服务数据，适用于客户流失预测，客户行为分析等任务。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。
地理范围：数据覆盖了多个地区的电信服务用户，包括不同城市和地区的用户群体。
数据维度：数据集包括客户基本信息（如年龄，性别，地理位置），服务使用情况（如通话时长，数据用量，套餐类型），客户服务记录（如投诉次数，服务满意度），客户流失状态（是否流失）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电信运营商的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电信行业的客户流失预测，客户关系管理，商业分析等领域，尤其在机器学习模型训练，客户行为分析等方面具有广泛的应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于客户流失原因分析，客户行为模式研究等学术研究，如客户流失的影响因素分析，客户满意度与流失的关系等。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，特别是在客户流失预警，客户挽留策略制定等方面。
决策支持：支持电信运营商的客户关系管理和策略优化，帮助运营商制定科学的客户挽留和营销策略。
教育和培训：作为数据科学，商业分析和客户关系管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测，客户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索电信行业客户流失的规律与趋势，帮助用户实现准确的客户流失预测，优化客户关系管理和营销策略，提高客户留存率和满意度。
