电信用户流失预测数据集TelecomChurnPredictionDataset-yvsssantosh
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, 时间序列分析, 预测模型, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户的通话、充值、套餐使用等详细信息，用于分析和预测用户流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户在6月到9月（共4个月）的行为数据，可以进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但包含“circle_id”（区域编号）字段，可用于地域性分析。
数据维度：数据集包含大量用户行为指标，主要分为以下几类：
通话记录：包括呼叫时长、通话类型（本地、长途、漫游）等。
充值记录：包括充值金额、充值次数等。
套餐使用：包括套餐类型、套餐费用等。
用户基本信息：包括用户手机号、归属地等。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn_data.csv，包含198个字段，数据量较大，适合进行复杂的数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确标注，数据已进行匿名化处理。
该数据集适合用于电信行业的用户流失预测、客户价值分析、市场营销策略优化等。
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、流失原因探究、流失预测模型的构建等学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、客户挽留计划等。
决策支持：支持电信行业的决策制定，帮助运营商优化产品和服务、提升客户满意度、降低用户流失率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业智能等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解用户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，构建预测模型，从而帮助电信运营商实现精准营销和客户关系管理，最终提升盈利能力。
