电信客户流失预测数据集ExpressoChurnPredictionDataset-temmyzeus
数据来源：互联网公开数据
标签：电信业，客户流失，数据集，预测分析，机器学习，客户行为，数据挖掘，商业智能
数据概述： 该数据集由Expresso公司提供，主要记录了电信客户的消费行为和流失情况，适用于客户流失预测，数据挖掘等任务。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：数据覆盖了非洲多个国家的Expresso电信服务用户。
数据维度：数据集包括客户的ID，年龄，性别，入网时间，月费用，通话时长，数据使用量，客户服务呼叫次数，客户满意度评分等变量，以及是否流失的标签。
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Expresso公司的客户数据库，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，客户行为分析，机器学习模型训练等领域的应用，尤其在客户挽留策略制定和商业智能分析方面具有重要价值。
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，如客户流失的预警指标，客户满意度与流失的关系等。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在客户挽留，服务优化和营销策略制定方面。
决策支持：支持电信运营商的客户流失预测和策略优化，帮助运营商制定科学的客户挽留计划和资源分配。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及商业智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析，预测建模等技术。
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，优化客户服务和管理策略，提高客户留存率和盈利能力。
