电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-monsuratayinde
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, 客户画像, 机器学习, 用户行为, 预测模型, 客户关系管理
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属性信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为一个静态的客户快照数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但从数据内容推测可能来源于美国或类似发达国家/地区。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、服务使用情况、账单信息以及流失状态等多个维度。具体字段包括customerID（客户ID）、gender（性别）、SeniorCitizen（是否为老年人）、Partner（是否有配偶）、Dependents（是否有家属）、tenure（在网时长）、PhoneService（是否开通电话服务）、MultipleLines（是否开通多线服务）、InternetService（互联网服务类型）、OnlineSecurity（在线安全服务）、OnlineBackup（在线备份服务）、DeviceProtection（设备保护服务）、TechSupport（技术支持服务）、StreamingTV（流媒体电视）、StreamingMovies（流媒体电影）、Contract（合同类型）、PaperlessBilling（是否无纸化账单）、PaymentMethod（支付方式）、MonthlyCharges（月消费）、TotalCharges（总消费）以及Churn（是否流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理和标准化。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分、客户行为分析等研究。
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、市场营销策略研究等学术研究。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、客户挽留、个性化服务推荐等方面。
决策支持：支持企业制定客户流失风险评估模型，优化营销策略，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户流失的影响因素和预测方法。
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，并制定相应的策略以降低客户流失率。
