电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-achyuthmukund
数据来源:互联网公开数据
标签:客户流失, 电信行业, 客户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 用户画像, 行为预测
数据概述:
该数据集包含来自电信行业的数据,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:数据未标明具体时间,可视为一段时间内客户的快照数据。
地理范围:数据未限定具体地区,但可能反映了电信行业客户的普遍特征。
数据维度:包括客户的唯一标识符(customerID)、性别(gender)、是否为老年客户(SeniorCitizen)、是否有伴侣(Partner)、是否有家属(Dependents)、在网时长(tenure)、是否开通电话服务(PhoneService)、是否有多条线路(MultipleLines)、互联网服务类型(InternetService)、是否开通在线安全服务(OnlineSecurity)、是否开通在线备份服务(OnlineBackup)、是否有设备保护(DeviceProtection)、是否有技术支持(TechSupport)、是否开通流媒体电视服务(StreamingTV)、是否开通流媒体电影服务(StreamingMovies)、合同类型(Contract)、是否无纸化账单(PaperlessBilling)、支付方式(PaymentMethod)、月消费(MonthlyCharges)、总消费(TotalCharges)、以及客户是否流失(Churn)等字段。
数据格式:CSV格式,文件名为Telco-Customer-Churn.csv,便于数据分析和模型构建。
该数据集适用于客户流失预测、客户细分、以及用户行为分析等研究。
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:适用于市场营销、客户关系管理、以及数据挖掘领域的学术研究,例如客户流失预测模型的构建与优化、客户细分与画像分析等。
行业应用:为电信行业提供数据支持,特别是在客户流失预警、个性化服务推荐、以及营销策略制定等方面。
决策支持:支持电信企业优化客户挽留策略、提升客户满意度、以及提高盈利能力。
教育和培训:作为数据科学、机器学习、以及商业分析课程的实训素材,帮助学生和从业者掌握客户流失预测的实践技能。
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,从而帮助企业主动采取措施,降低客户流失率。