电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-mersolisdiez
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 行为分析, 预测模型, 客户关系管理, 数据挖掘, 机器学习, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自电信运营商的客户行为数据，记录了客户在一段时间内的消费、使用、投诉等信息，用于预测客户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了2017年的前两个月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为某个电信运营商的客户群体。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如客户ID、网络使用时长、客户在网时长、总消费额、短信消费、数据流量消费、通话次数、通话时长、呼叫中心投诉次数、网络类型、竞争对手偏好以及客户流失状态等。
数据格式：CSV格式，文件名为fuga_clientes_empresa_telefonica_construccion.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于电信行业，经过了匿名化处理，用于研究客户流失行为和预测。
该数据集适合用于客户流失预测、行为分析和用户画像构建等领域。
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：适用于电信行业客户流失预测、用户行为分析等方面的学术研究，如流失影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，帮助其识别高流失风险客户、制定挽留策略、优化客户服务和营销活动。
决策支持：支持电信企业进行客户关系管理（CRM）决策，提升客户留存率和盈利能力。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和商业智能课程的案例，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测的技术。
此数据集特别适合用于探索客户流失的规律和影响因素，帮助用户建立预测模型，从而优化客户管理策略，降低客户流失率。
