电信用户流失预测数据集TelcoCustomerChurnPredictionDataset-machariawaks
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, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的使用情况和流失情况，可用于预测用户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可推测为一段时期内的用户行为记录。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但根据数据内容推测，可能来源于美国或其他英语国家。
数据维度：数据集包含21个字段，包括用户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）、多线服务（MultipleLines）、网络服务（InternetService）、在线安全服务（OnlineSecurity）、在线备份服务（OnlineBackup）、设备保护服务（DeviceProtection）、技术支持服务（TechSupport）、流媒体电视服务（StreamingTV）、流媒体电影服务（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）和流失情况（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。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理，可直接用于分析。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分和行为分析等。
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：适用于客户关系管理（CRM）领域的研究，如用户流失预测、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在客户挽留、营销策略制定、个性化服务推荐等方面。
决策支持：支持电信企业进行数据驱动的决策，优化客户服务，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为和流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响用户流失的关键因素，构建预测模型，帮助企业提前识别并挽留可能流失的客户，从而提高客户留存率。
