电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-niramay
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, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了客户的详细使用行为和流失情况，用于分析和预测客户流失风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可能涵盖多个地区或国家。
数据维度：数据集包括多项客户属性和使用数据，例如：州 (state)、账户时长 (account_length)、区号 (area_code)、国际漫游计划 (international_plan)、语音邮件计划 (voice_mail_plan)、语音邮件消息数量 (number_vmail_messages)、白天通话时长 (total_day_minutes)、白天通话次数 (total_day_calls)、白天通话费用 (total_day_charge)、夜晚通话时长 (total_eve_minutes)、夜晚通话次数 (total_eve_calls)、夜晚通话费用 (total_eve_charge)、夜间通话时长 (total_night_minutes)、夜间通话次数 (total_night_calls)、夜间通话费用 (total_night_charge)、国际通话时长 (total_intl_minutes)、国际通话次数 (total_intl_calls)、国际通话费用 (total_intl_charge)、客服电话次数 (number_customer_service_calls) 以及客户是否流失 (churn)。
数据格式：CSV格式，文件名为Datacsv，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和数据建模。
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、数据挖掘和机器学习领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、影响因素分析等。
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、风险控制等领域具有实际应用价值。
决策支持：支持电信企业制定客户挽留策略、优化服务方案，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据分析、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。
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，帮助企业实现更精准的客户管理和风险控制，从而提高盈利能力。
