电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-gncgulce
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 机器学习, 数据挖掘, 用户行为分析, 预测模型, 商业智能, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的基本信息、服务使用情况以及是否流失（Churn）的相关数据。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快照数据。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表了电信行业客户的典型特征。
数据维度：包括客户ID（customerID）、性别（gender）、是否为老年人（SeniorCitizen）、是否有伴侣（Partner）、是否有家属（Dependents）、在网时长（tenure）、是否开通电话服务（PhoneService）、是否有多条线路（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）、是否有设备保护（DeviceProtection）、是否开通技术支持（TechSupport）、是否开通流媒体电视（StreamingTV）、是否开通流媒体电影（StreamingMovies）、合同类型（Contract）、是否无纸化账单（PaperlessBilling）、支付方式（PaymentMethod）、月消费（MonthlyCharges）、总消费（TotalCharges）和是否流失（Churn）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为telco_churn.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和匿名化处理。
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、用户行为分析等领域的学术研究，如构建预测模型、分析影响客户流失的关键因素等。
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、营销策略优化和客户挽留等。
决策支持：支持企业制定基于数据的决策，优化客户服务和提高客户留存率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测的实践技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，识别高风险客户，从而帮助企业采取针对性措施，降低客户流失率。
