电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-handesav
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, 客户画像, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的个人信息、服务使用情况以及是否流失的信息。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快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为通用电信服务场景下的客户数据。
数据维度：数据集包括客户ID、性别、是否为老年人、是否有配偶、是否有家属、在网时长、电话服务、多线服务、互联网服务、在线安全、在线备份、设备保护、技术支持、流媒体电视、流媒体电影、合同类型、电子账单、支付方式、月消费、总消费以及是否流失（Churn）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，便于数据分析与建模。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析、客户细分等相关研究。
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：适用于客户流失预测、用户行为分析等领域的学术研究，如客户流失影响因素分析、预测模型构建等。
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、客户挽回等方面。
决策支持：支持电信企业的决策制定，优化客户服务策略，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训数据，用于学生构建预测模型、分析用户行为。
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，从而帮助企业实现客户流失预警和干预。
