电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-ghaithmechi
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 预测模型, 数据分析, 机器学习, 用户行为, 客户服务, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，用于分析和预测客户流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但数据特征指示为北美地区电信用户。
数据维度：数据集包括客户账户信息、通话记录、语音邮件使用情况、国际漫游情况、客户服务互动次数以及用户是否流失（churn）等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn_clean.csv，包含多个数值型字段，如account_length, total_day_minutes, total_eve_calls等，以及表示客户是否流失的churn标签（0代表未流失，1代表已流失）。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和初步处理，方便直接用于分析和建模。
该数据集适合用于研究电信客户流失的影响因素、建立流失预测模型以及优化客户挽留策略。
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研究，如分析不同用户群体流失风险、识别关键影响因素等。
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（CRM）、市场营销和客户挽留策略制定方面。
决策支持：支持电信企业进行数据驱动的决策，优化客户服务流程，提高客户满意度，降低客户流失率。
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素材，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测的建模方法和分析技巧。
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，优化客户服务策略，帮助企业降低客户流失率，提升盈利能力。
