电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-feryramadhanc

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, 商业智能

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、账户信息、以及是否流失（Churn）的相关信息。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但可推断为一段时间内的客户行为记录。地理范围：数据未明确标明地理位置，但数据集中包含的各项服务和支付方式信息，可推测其适用范围。数据维度：数据集包括客户的个人信息（如性别、是否为老年客户、是否有配偶、是否有家属）、账户信息（如用户在网时长、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）、合同信息（如合同类型、是否无纸化账单、支付方式、月消费金额、总消费金额）以及客户是否流失的标签（Churn）。数据格式：CSV格式，文件名为1697763647081-TelcoCustomerChurn.csv，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的数据清洗和整理。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、客户细分等领域的学术研究，如探讨影响客户流失的关键因素、构建预测模型等。行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、市场营销和产品优化等方面。决策支持：支持电信企业制定客户挽留策略、优化服务套餐，提高客户满意度和忠诚度。教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业智能课程的实训素材，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影响客户流失的关键因素，构建预测模型，并根据预测结果制定相应的客户挽留策略，帮助企业降低客户流失率，提升盈利能力。