电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-emreasln
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, 预测模型, 数据挖掘, 客户关系管理, 留存分析
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、账单信息以及是否流失（Churn）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可推测为来自多个地区的客户数据。
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、多线业务、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、无纸化账单、支付方式、月消费金额、总消费金额和是否流失（Churn）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn-Copy1.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和整理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和客户关系管理等领域。
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：适用于用户行为分析、客户流失预测等学术研究，如探讨影响客户流失的关键因素、建立流失预测模型等。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、市场营销、产品优化等方面。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略、优化服务套餐、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测的原理和方法。
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，并优化客户挽留策略，帮助企业降低客户流失率，提高盈利能力。
