电信用户流失预测数据集TelecomChurnPredictionDataset-gokhulrajs
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户关系管理, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 行为分析, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户的个人信息、使用套餐、账单信息、通话记录、数据使用情况等，并标注了用户是否流失。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1994年至2019年，涵盖了用户在电信服务中的长期行为。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但根据“PARTY_NATIONALITY”字段，推测可能来自阿联酋等国家或地区。
数据维度：数据集包括多项关键指标，如用户类型、社会经济状况、性别、国籍、流失标签（TARGET）、加入年份、当前年份、账单金额、支付金额、支付交易次数、用户总收入、预付费线路数量、后付费线路数量、其他线路数量、线路收入、用户状态、本地移动电话通话时长、本地固定电话通话时长、国际通话时长、数据使用量、投诉次数以及用户在网时长等。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn_pred.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析和客户关系管理等领域的研究。
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流失预测、客户细分、用户行为分析等学术研究，如流失预测模型构建、影响流失的关键因素分析等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其在客户关系管理、市场营销、个性化服务推荐等方面具有实用价值，可以帮助运营商制定挽留策略。
决策支持：支持电信企业在客户流失风险评估、客户生命周期管理、服务优化等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握用户流失预测相关技术。
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，并制定相应的挽留策略，从而帮助电信企业降低客户流失率，提升用户留存率。
