电信用户流失预测数据集TelcoCustomerChurnPredictionDataset-priyankadarshanam
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, 客户画像, 预测模型, 数据挖掘, 分类任务
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的使用行为和流失情况，可用于预测用户流失。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，可视为一段时间内的静态用户数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为某个电信运营商的用户数据。
数据维度：数据集包括21个字段，涵盖用户基本信息、服务使用情况、合同信息、账单信息以及流失情况。关键字段包括：customerID（用户ID）、gender（性别）、SeniorCitizen（是否为老年人）、Partner（是否有配偶）、Dependents（是否有家属）、tenure（用户在公司的时间）、PhoneService（是否开通电话服务）、MultipleLines（是否开通多线服务）、InternetService（互联网服务类型）、OnlineSecurity（在线安全服务）、OnlineBackup（在线备份服务）、DeviceProtection（设备保护服务）、TechSupport（技术支持服务）、StreamingTV（流媒体电视服务）、StreamingMovies（流媒体电影服务）、Contract（合同类型）、PaperlessBilling（是否无纸化账单）、PaymentMethod（支付方式）、MonthlyCharges（月消费）、TotalCharges（总消费）以及Churn（是否流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：该数据集来源于Kaggle平台，是公开的电信用户流失数据集，经过了必要的处理和整理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户画像分析、以及探索影响客户流失的关键因素。
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流失预测、客户行为分析等方面的学术研究，例如探索不同服务对客户流失的影响，构建流失预测模型等。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，帮助其识别高流失风险客户、优化客户挽回策略、以及制定更有效的营销方案。
决策支持：支持电信运营商的客户关系管理（CRM）系统，辅助制定客户关怀计划、个性化服务推荐，从而降低客户流失率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、以及客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户流失的预测方法与实践。
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，并优化客户挽回策略，从而帮助企业提高客户留存率。
