电信用户流失预测数据集TelecomChurnDataset-gauravduttakiit
数据来源：互联网公开数据
标签：电信行业，用户流失，数据集，预测分析，机器学习，客户关系管理，数据挖掘，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自电信运营商的用户数据，记录了用户的特征信息和流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖了某电信运营商的服务区域，主要为中国多个城市的用户。
数据维度：数据集包括用户的基本信息（如年龄，性别，入网时长），服务使用情况（如通话时长，数据流量，套餐类型），账单信息（如月消费，缴费方式）以及流失标签（是否流失）。还包括用户的服务投诉记录，客户满意度评分等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于某电信运营商的公开数据集，已进行脱敏和清洗。
该数据集适合用于用户流失预测，客户关系管理，机器学习模型训练等领域，尤其在电信行业的用户行为分析，流失预警及挽留策略制定方面具有重要应用价值。
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：适用于电信用户行为分析，流失原因研究等学术研究，如用户满意度与流失的关系，不同套餐对用户留存的影响等。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在用户流失预警，精准营销和客户挽留策略制定方面。
决策支持：支持电信运营商的用户管理决策和业务优化，帮助运营商制定科学的挽留措施和个性化服务方案。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及客户关系管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和流失预测技术。
此数据集特别适合用于探索电信用户流失的规律与影响因素，帮助用户实现准确的流失预测和有效的客户挽留，提升用户满意度和业务稳定性。
