电信用户流失预测数据集TelecomChurnPredictionDataset-robin26091991
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 通话记录, 充值记录
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户在一段时间内的通话、充值等详细信息，用于分析和预测用户流失行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户在6月至9月期间的行为数据，共计4个月。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但可推断为特定电信运营商的用户数据。
数据维度：数据集涵盖了用户通话时长、通话类型、漫游情况、充值金额、充值次数等多项指标，以及用户在每个月的平均收入（ARPU）。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn_data.csv，包含了大量数值型和日期型字段，便于进行统计分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。该数据集适用于客户流失预测、用户行为分析等研究。
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：适用于电信行业用户行为分析、流失预测等方面的学术研究，例如用户画像构建、流失影响因素分析等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，帮助其预测用户流失风险，优化客户挽留策略，提升客户生命周期价值。
决策支持：支持电信运营商在市场营销、客户服务等方面的决策制定，实现精准营销和个性化服务。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握用户流失预测模型的构建方法。
此数据集特别适合用于探索用户流失的规律和影响因素，帮助用户构建预测模型，提高用户流失预测的准确性，从而优化运营策略，降低用户流失率。
