电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-prshch
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, 数据挖掘, 客户画像, 预测模型, 客户生命周期价值
数据概述：
该数据集包含来自美国电信行业的用户数据，记录了客户的基本信息、服务使用情况、账单信息以及客户流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据主要覆盖美国地区，具体包括州、城市和邮政编码等地理信息。
数据维度：数据集包含33个字段，包括客户ID、人口统计学信息（如性别、年龄、是否有伴侣和子女）、服务订阅信息（电话、多线、互联网、在线安全、在线备份、设备保护、技术支持、流媒体电视和电影）、合同类型、账单信息（纸质账单、支付方式、月费用、总费用）、流失标签（是否流失）、流失值、流失分数、客户生命周期价值（CLTV）以及流失原因。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco_customer_churn.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分、客户生命周期价值分析以及用户行为模式研究。
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相关领域的学术研究，如流失预测模型的构建、影响流失的关键因素分析等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、市场营销、客户挽留策略制定等方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户留存策略，优化客户服务，提高客户满意度，从而提升盈利能力。
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案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
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，并制定有效的客户挽留策略，从而提高客户留存率和企业盈利能力。
