电信客户流失预测数据集TelcoCustomerChurnPredictionDataset-samulasrikanthreddy
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 用户行为分析, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 用户画像, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的流失情况以及相关的客户属性和行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但通常代表了电信行业的用户行为特征。
数据维度：数据集包括客户ID（customerID）、性别（gender）、是否为老年人（SeniorCitizen）、是否有配偶（Partner）、是否有家属（Dependents）、客户在网时长（tenure）、是否开通电话服务（PhoneService）、是否开通多线电话服务（MultipleLines）、互联网服务类型（InternetService）、是否开通在线安全服务（OnlineSecurity）、是否开通在线备份服务（OnlineBackup）、是否开通设备保护服务（DeviceProtection）、是否开通技术支持服务（TechSupport）、是否开通流媒体电视服务（StreamingTV）、是否开通流媒体电影服务（StreamingMovies）、合同类型（Contract）、是否使用电子账单（PaperlessBilling）、支付方式（PaymentMethod）、月消费金额（MonthlyCharges）、总消费金额（TotalCharges）以及客户是否流失（Churn）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco_Customer_Churn_Dataset (1).csv，易于数据分析和建模。
数据来源：该数据集可能来源于公开的学术研究、行业调查或数据竞赛，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和客户画像构建。
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、生存分析等领域的学术研究，例如探索不同客户群体流失风险的差异。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、客户挽回等方面。
决策支持：支持电信公司优化客户服务、制定个性化营销方案、预测收入损失，从而提升客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，建立预测模型，并评估不同干预措施对客户留存的影响，最终帮助企业实现客户价值最大化。
