电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-lilongzkl
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, 预测模型, 客户画像, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自电信运营商的客户数据，记录了客户的个人信息、使用行为、消费习惯等，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间跨度，但包含了客户生命周期内的历史行为数据。
地理范围：数据未限定具体地理区域，但涵盖了多个客户的特征信息。
数据维度：数据集包括“客户ID”、“地理区域”、“是否双频”、“是否翻新机”、“当前手机价格”、“手机网络功能”、“婚姻状况”、“家庭成人人数”、“信息库匹配”、“预计收入”、“信用卡指示器”、“当前设备使用天数”、“在职总月数”、“家庭中唯一订阅者的数量”、“家庭活跃用户数”、“新手机用户”、“信用等级代码”、“平均月费用”、“每月平均使用分钟数”、“平均超额使用分钟数”、“平均超额费用”、“平均语音费用”、“数据超载的平均费用”、“平均漫游呼叫数”、“当月使用分钟数与前三个月平均值的百分比变化”、“当月费用与前三个月平均值的百分比变化”、“平均掉线语音呼叫数”、“平均丢弃数据呼叫数”、“平均占线语音呼叫数”、“平均占线数据调用次数”、“平均未接语音呼叫数”、“未应答数据呼叫的平均次数”、“尝试拨打的平均语音呼叫次数”、“尝试数据调用的平均数”、“平均接听语音电话数”、“平均完成的语音呼叫数”、“完成数据调用的平均数”、“平均客户服务电话次数”、“使用客户服务电话的平均分钟数”、“一分钟内的平均呼入电话数”、“平均三通电话数”、“已完成语音通话的平均使用分钟数”、“平均呼入和呼出高峰语音呼叫数”、“平均峰值数据调用次数”、“使用高峰语音通话的平均不完整分钟数”、“平均非高峰语音呼叫数”、“非高峰数据呼叫的平均数量”、“平均掉线或占线呼叫数”、“平均尝试调用次数”、“平均已完成呼叫数”、“平均呼叫转移呼叫数”、“平均呼叫等待呼叫数”、“账户消费限额”、“客户生命周期内的总通话次数”、“客户生命周期内的总使用分钟数”、“客户生命周期内的总费用”、“计费调整后的总费用”、“计费调整后的总分钟数”、“计费调整后的呼叫总数”、“客户生命周期内平均月费用”、“客户生命周期内的平均每月使用分钟数”、“客户整个生命周期内的平均每月通话次数”、“过去三个月的平均每月使用分钟数”、“过去三个月的平均每月通话次数”、“过去三个月的平均月费用”、“过去六个月的平均每月使用分钟数”、“过去六个月的平均每月通话次数”、“过去六个月的平均月费用”等50多个特征变量，以及目标变量“是否流失”。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submit.csv（提交示例）三个文件，便于数据分析和模型训练。数据已进行匿名化处理，包含数值型和类别型变量。
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的学术研究，例如用户行为分析、流失因素挖掘、预测模型构建等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于客户流失预警、精准营销、个性化服务推荐等，帮助运营商降低客户流失率，提升客户满意度。
决策支持：支持电信运营商的决策制定，优化客户关系管理策略，制定有效的挽留方案，提升市场竞争力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估客户流失预测模型，探索影响客户流失的关键因素，帮助用户实现客户挽留、提升客户价值的目标。
