电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-rohitphatale
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, 客户画像, 数据挖掘, 预测模型, 业务分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的流失情况以及相关的客户特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为某一时间段内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常代表某个特定地区的电信市场用户行为。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户ID、性别、是否为老年人、是否有配偶、是否有家属、客户在网时长、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、合同类型、电子账单、支付方式、月消费金额、总消费金额以及是否流失（Churn）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Customer Churn.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：该数据集来源于公开数据，已进行匿名化处理，方便用户进行分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析、客户细分等研究和应用。
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相关的学术研究，例如流失预测模型的构建、影响流失的关键因素分析等。
行业应用：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、客户挽回等方面。
决策支持：支持电信企业进行客户流失风险评估、制定针对性的客户挽回策略，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户流失的内在规律。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，建立预测模型，帮助企业实现客户流失预警和预防，从而提升客户留存率和企业盈利能力。
