电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-diegobeltranl
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, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户通话记录及客户流失情况，用于分析影响客户流失的关键因素。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行为快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但根据数据特征推测，可能来自北美地区。
数据维度：数据集包括用户账户信息、通话时长、通话费用、国际漫游、语音信箱、客户服务呼叫次数以及客户是否流失等多个维度的数据。具体字段包括：账户时长（account_length）、区号（area_code）、国际漫游计划（international_plan）、语音信箱计划（voice_mail_plan）、白天通话时长（total_day_minutes）、夜晚通话时长（total_night_minutes）、国际通话时长（total_intl_minutes）、客户服务呼叫次数（customer_service_calls）以及流失情况（churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn_clean.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，并经过清洗和预处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析、以及电信行业市场策略研究。
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：适用于电信行业用户行为分析的学术研究，如流失原因分析、用户细分、以及预测模型构建等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、以及客户挽回等方面具备实用价值。
决策支持：支持电信行业的业务决策，帮助优化套餐设计、提升客户满意度、降低客户流失率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及商业分析等课程的实训素材，用于学生进行模型训练和案例分析。
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，从而优化客户服务和市场营销策略，提升客户留存率。
