电信用户流失预测分析数据集TelecomCustomerChurnPredictionAnalysisDataset-prodanilvi
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户分析, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 客户行为, 商业智能
数据概述：
该数据集包含电信行业的用户行为数据，记录了用户的通话记录、套餐信息以及用户流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可泛化应用于电信行业用户行为分析。
数据维度：数据集包含多个字段，如用户州（State）、账户时长（Account length）、区号（Area code）、国际套餐（International plan）、语音邮件套餐（Voice mail plan）、语音邮件消息数量（Number vmail messages）、白天通话时长（Total day minutes）、白天通话次数（Total day calls）、白天通话费用（Total day charge）、夜晚通话时长（Total night minutes）、夜晚通话次数（Total night calls）、夜晚通话费用（Total night charge）、国际通话时长（Total intl minutes）、国际通话次数（Total intl calls）、国际通话费用（Total intl charge）、客服电话次数（Customer service calls）以及用户是否流失（Churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn.csv，便于数据处理和建模分析。
来源信息：该数据集常用于学术研究和行业实践，用于预测用户流失。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分、以及电信行业客户行为分析。
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：适用于电信行业用户行为分析、流失预测模型构建等研究，例如，探索用户流失的影响因素、评估不同套餐对用户留存的影响。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，帮助其进行客户关系管理、精准营销，以及优化客户挽回策略。
决策支持：支持电信运营商的决策制定，优化套餐设计、提升客户满意度，从而降低用户流失率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实训素材，帮助学生理解用户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于分析用户流失的原因，并建立预测模型，帮助企业提前识别高流失风险用户，并采取针对性的挽回措施。
