电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-syedmansooruddin
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户分析, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 行为分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户在一定时期内的使用情况及是否流失（Churn）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的用户行为快照，用于构建流失预测模型。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可视为通用电信用户行为数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括用户是否续约（ContractRenewal）、是否开通数据套餐（DataPlan）、数据使用量（DataUsage）、客服电话数量（CustServCalls）、通话时长（DayMins, RoamMins）、通话次数（DayCalls）、月账单费用（MonthlyCharge）、超额费用（OverageFee）等。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn.csv，易于导入和处理。
数据来源：数据集来源于公开数据集，已进行标准化处理，方便直接用于分析和建模。
该数据集适合用于电信行业用户流失预测、客户生命周期价值分析等。
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：适用于客户流失预测、用户行为分析、客户细分等学术研究，例如探索影响用户流失的关键因素。
行业应用：可为电信运营商提供数据支持，用于构建客户流失预测模型、制定挽回客户策略、优化套餐设计等。
决策支持：支持电信行业的决策制定，帮助企业识别高流失风险客户，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用流失预测模型。
此数据集特别适合用于构建流失预测模型，优化客户关系管理，提升用户留存率和企业盈利能力。
