电信用户流失预测数据集TelcoCustomerChurnPredictionDataset-nuryeilz
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 用户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 客户画像, 预测模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的详细信息以及他们是否流失（Churn）的关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的用户快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可推测为来自某个或多个电信运营商的用户数据。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、服务使用情况、账单信息以及流失状态等多个维度。具体字段包括：customerID（客户ID），gender（性别），SeniorCitizen（是否为老年人），Partner（是否有配偶），Dependents（是否有家属），tenure（客户在公司的时间），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），Churn（是否流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，通常用于客户流失预测、用户行为分析等研究。
该数据集适合用于客户流失预测、用户细分、服务优化等研究和应用。
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、用户行为分析的学术研究，例如，探索影响客户流失的关键因素、构建预测模型等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，帮助运营商识别高流失风险客户、优化服务、制定挽留策略。
决策支持：支持电信行业的客户关系管理（CRM）系统、市场营销活动以及服务改进决策。
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实践数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，分析用户流失的原因，从而帮助企业降低客户流失率，提升客户满意度。
