电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-shrutiarora185
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, 客户关系管理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含电信客户的用户行为数据，记录了客户的流失情况以及相关的服务使用和消费信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常代表某个电信运营商的客户群体。
数据维度：包括客户是否流失（Churn）、账户开户时长（AccountWeeks）、是否续约（ContractRenewal）、是否开通数据套餐（DataPlan）、数据使用量（DataUsage）、客服通话次数（CustServCalls）、白天通话时长（DayMins）和通话次数（DayCalls）、月消费金额（MonthlyCharge）和漫游时长（RoamMins）等。
数据格式：CSV格式，文件名为CustomerChurn-TelecomUsage.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适用于客户流失预测、用户行为分析和数据建模等任务。
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：适用于电信行业客户流失预测、用户行为分析、客户生命周期价值分析等研究。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、市场营销、客户挽回等方面提供决策依据。
决策支持：支持电信运营商制定更精准的客户挽留策略，优化服务质量，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和数据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影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，帮助企业优化客户关系管理策略，降低客户流失率，提升盈利能力。
