电信用户流失预测数据集TelcoCustomerChurnPredictionDataset-charulathasanmathi
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, 分类预测, 数据挖掘, 客户关系管理, 行为分析
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，用于预测用户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可以视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但根据字段内容推测可能为美国地区的用户数据。
数据维度：数据集包含21个字段，包括客户ID（customerID）、性别（gender）、是否为老年人（SeniorCitizen）、是否有配偶（Partner）、是否有家属（Dependents）、用户在网时长（tenure）、电话服务（PhoneService）、多线业务（MultipleLines）、互联网服务（InternetService）、在线安全（OnlineSecurity）、在线备份（OnlineBackup）、设备保护（DeviceProtection）、技术支持（TechSupport）、流媒体电视（StreamingTV）、流媒体电影（StreamingMovies）、合同类型（Contract）、无纸化账单（PaperlessBilling）、支付方式（PaymentMethod）、月消费（MonthlyCharges）、总消费（TotalCharges）和是否流失（Churn）。
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：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分、行为分析等研究。
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、用户画像构建等学术研究。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、客户挽回策略优化等方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户 retention 策略，提升客户满意度和企业盈利能力。
教育和培训：作为数据挖掘、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深入理解客户流失预测模型。
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，提升企业客户 retention 策略的有效性。
