电信客户流失预测数据集TelecommunicationCustomerChurnPrediction-ayushchouhan13

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, 预测模型, 数据挖掘, 客户关系管理, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自电信行业的数据，记录了客户的个人信息、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：数据未明确指出地理范围，但根据数据字段推测可能来自北美地区。数据维度：数据集包含客户ID、性别、是否为老年人、是否有配偶、是否有家属、在网时长、是否开通电话服务、是否有多线连接、互联网连接类型、在线安全服务、在线备份服务、设备保护服务、技术支持服务、在线电视、在线电影、合同期限、账单方式、支付方式、月服务费用、总费用以及是否流失等多个维度。数据格式：CSV格式，文件名为churn.csv，方便数据分析和建模处理。来源信息：数据集来源可能为公开的客户行为数据集，经过整理和匿名化处理。该数据集适合用于客户流失预测、客户细分、服务优化等研究。

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：适用于电信行业客户行为分析、客户流失预测相关的学术研究，如特征重要性分析、流失原因探索等。行业应用：为电信运营商提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、服务优化方面。决策支持：支持电信企业制定客户管理策略，优化服务套餐，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案例，帮助学生理解客户流失预测模型的构建过程。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，提升客户 retention rate（客户留存率）。