电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-ishratamin
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 数据分析, 客户行为, 机器学习, 预测模型, 用户画像, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的基本信息、服务使用情况、账单信息以及客户是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未明确标注地域，但通常代表某个电信运营商的客户群体。
数据维度：包括客户ID、性别、是否为老年人、是否有配偶、是否有家属、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、是否流失等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和客户画像构建。
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、风险评估等研究，以及探索影响客户流失的关键因素。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于预测客户流失、制定挽留策略、优化客户服务等。
决策支持：支持运营商进行精准营销、个性化服务推荐，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员了解客户流失预测的实践应用。
此数据集特别适合用于建立客户流失预测模型，并深入分析影响客户流失的关键因素，从而帮助企业制定有效的客户挽留策略，提高客户 retention rate。
