电信客户流失预测数据集TelcoCustomerChurnPredictionDataset-melihgunaydin
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 客户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 用户画像, 预测模型, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了电信客户的详细信息以及他们是否流失的记录。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可推测为电信服务提供商的客户数据。
数据维度：数据集包括客户ID、性别、是否为老年人、是否有伴侣、是否有家属、在网时长、电话服务、多线服务、互联网服务、在线安全、在线备份、设备保护、技术支持、流媒体电视、流媒体电影、合同类型、电子账单、支付方式、月消费金额、总消费金额和是否流失等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集可能来源于公开的客户行为数据集，已被整理和清洗。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和商业智能等领域。
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：适用于客户流失预测、用户行为分析、客户细分等领域的学术研究，如构建流失预测模型、分析影响客户流失的关键因素。
行业应用：为电信行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、市场营销、客户挽留等方面。
决策支持：支持电信企业制定客户流失预防策略，优化客户服务，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户流失的规律，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型，帮助企业实现客户流失预警和精准营销。
