电信用户流失预测数据集TelecomChurnPredictionDataset-imsparsh
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 行为预测, 客户分析, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 时序数据
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的客户使用数据，记录了用户在一段时间内的通话、充值、消费等行为信息，用于分析和预测用户流失。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖了6个月的时间，从第6个月到第9个月。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但可推测为特定国家或地区的电信用户数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
通话记录：如onnet、offnet、漫游等通话时长和费用。
充值记录：如充值次数、充值金额、最后一次充值金额等。
用户行为：如用户每月的话费支出（ARPU）、套餐类型等。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn_data.csv，包含197个字段，字段名详细描述了各项指标。数据中包含用户手机号、所在地区等信息。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，便于分析和建模。
该数据集适合用于电信用户流失预测、客户行为分析和个性化营销等研究。
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：适用于客户关系管理、用户行为分析、流失预测等方面的学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于优化客户挽留策略、提高客户忠诚度、提升市场竞争力。
决策支持：支持电信行业的产品定价、套餐设计、营销活动等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户流失预测的相关知识。
此数据集特别适合用于构建用户流失预测模型，识别高风险用户，并制定针对性的挽留措施，从而降低用户流失率，提升企业效益。
