电信客户流失分析数据集2021
数据来源：互联网公开数据
标签：电信客户,流失分析,客户关系,用户行为,市场营销,预测模型,客户满意度
数据概述：
本数据集收录了2021年电信公司的客户信息及其流失情况，涵盖约一年的客户数据。数据集包括客户的基本信息（如年龄、性别）、服务使用情况（如服务年限、使用频率、支持呼叫次数）、支付行为（如支付延迟）、订阅类型和合同长度、总消费金额以及最后互动时间等关键要素。这些信息全面反映了客户的使用行为和流失趋势。
数据用途概述：
该数据集适用于客户流失分析、市场营销策略制定、用户行为研究、客户满意度评估等多种场景。通过分析客户流失模式及其相关特征，电信公司可以识别影响客户流失的关键因素，制定有效的客户保留策略，提高客户满意度并减少客户流失。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解客户流失的动态变化规律。
举例：
1. 年龄分布与流失率：分析不同年龄组的客户流失率，识别特定年龄段的流失趋势。
2. 性别分析：比较男性和女性客户的流失率，了解性别差异对客户流失的影响。
3. 服务年限与流失：研究客户平均服务年限与流失率之间的关系，评估客户忠诚度。
4. 使用频率与流失：分析客户平均使用频率与流失率之间的联系，了解使用行为对客户流失的影响。
5. 支持呼叫与流失：研究客户平均支持呼叫次数与流失率之间的关系，评估客户服务效果。
6. 支付延迟与流失：分析客户平均支付延迟与流失率之间的联系，了解支付行为对客户流失的影响。
7. 订阅类型与合同长度：研究不同订阅类型及其比例，比较不同订阅类型的流失率，评估合同长度对客户流失的影响。
8. 总消费金额与流失：分析客户平均总消费金额与流失率之间的关系，了解消费行为对客户流失的影响。
9. 最后互动时间：评估客户最近一次与服务的互动时间与流失率之间的关系，了解客户活跃度对流失的影响。
