电信客户流失预测数据集TelecommunicationCustomerChurnPredictionDataset-omerfarukaytunc
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, 客户画像, 数据挖掘, 预测模型, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了客户的详细信息以及他们是否流失（Churn）的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含客户的签约时长（tenure），可用于分析不同时期客户的流失情况。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推测为某个国家或地区的电信客户数据。
数据维度：数据集包含客户的个人信息、服务使用情况、合同信息、账单信息以及流失状态（Churn）等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和用户画像等研究。
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、客户生命周期价值分析等学术研究，如客户流失影响因素分析、流失预警模型构建等。
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、市场营销、客户挽回等方面。
决策支持：支持电信企业制定针对性的客户挽回策略、优化营销活动、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，用于学生理解客户流失预测模型、掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，帮助企业实现客户 retention 的目标。
