电信用户流失预测数据集TelcoCustomerChurnPredictionDataset-hossamfarhoud
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 分类预测, 客户关系管理, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自电信公司的数据，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：数据未明确标注时间，可以视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未限定具体区域，但从数据内容推测可能来源于美国。
数据维度：数据集包括客户ID、性别、是否为老年人、是否有配偶、是否有家属、在网时长、电话服务、多线服务、网络服务、在线安全、在线备份、设备保护、技术支持、流媒体电视、流媒体电影、合同类型、电子账单、支付方式、月账单、总账单以及是否流失（Churn）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于电信行业客户流失预测和客户行为分析。
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：适用于客户流失预测、客户细分、影响客户流失因素分析等方面的研究。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理、市场营销策略制定、用户挽回等方面。
决策支持：支持企业制定更有针对性的客户 retention 策略，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测模型和相关分析方法。
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，并为企业提供数据驱动的决策支持，以降低客户流失率，提升客户留存率。
