电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-levietdat
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 用户行为, 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客户数据，记录了客户的基本信息、服务使用情况、账单信息以及客户流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常被视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但根据字段信息推测可能涵盖美国地区。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括客户基本信息（如年龄、性别、婚姻状况）、服务使用情况（如电话服务、互联网服务）、账单信息（如月消费、总消费）以及客户流失相关的标签和原因。具体字段包括客户ID、性别、年龄、婚姻状况、家庭成员数量、城市、邮政编码、经纬度、推荐数量、在网时长、套餐、电话服务、平均每月长途费用、多线路、互联网服务、互联网类型、平均每月下载量、在线安全、在线备份、设备保护计划、高级技术支持、流媒体电视、流媒体电影、流媒体音乐、无限流量、合同、无纸化账单、支付方式、月消费、总消费、总退款、额外数据费用、长途费用、总收入、客户状态、流失类别和流失原因等。
数据格式：CSV格式，包含telecom_test.csv和telecom_train.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于电信客户流失预测、客户行为分析和个性化营销等领域。
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、风险评估等学术研究，例如探索影响客户流失的关键因素、构建预测模型等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、市场营销、客户挽留等方面具有实用价值。
决策支持：支持电信行业制定客户 retention 策略、优化套餐设计、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，分析客户流失的影响因素，并制定相应的客户挽留策略。
