电信公司客户流失分析数据集TelcoCompanyCustomerChurnAnalysisDataset-sonnykurniawan
数据来源：互联网公开数据
标签：电信业，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： 该数据集包含来自某电信公司的客户数据，记录了客户的基本信息，服务使用情况及是否发生流失。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据覆盖了某国家或地区的电信服务用户。
数据维度：数据集包括客户ID，性别，年龄，居住地区，服务套餐类型，月度费用，合同期限，支付方式，是否使用额外服务等变量，以及客户是否流失的标签。
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：数据来源于某电信公司的公开客户数据，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，客户关系管理及商业分析等领域，尤其在机器学习模型训练，分类预测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，客户行为研究等学术研究，如不同服务套餐对客户留存的影响，客户满意度与流失的关系等。
行业应用：可以为电信公司提供数据支持，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：支持电信公司的客户管理决策，帮助制定针对性的营销策略和客户服务改进措施。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测，分类模型等技术。
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流失预测，优化客户挽留策略，提升客户满意度和留存率。
