电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-lilongzkl

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, 预测模型, 数据挖掘, 客户关系管理, 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，主要用于预测客户是否会流失。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含了客户的生命周期数据以及过去几个月的行为统计，可推断为一段时间内的客户行为记录。地理范围：数据未明确地域范围，但包含了通用用户行为数据，可能涵盖多个地区。数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖了客户的基本信息、通话记录、账单信息、客户服务交互记录以及流失状态等。具体字段包括地理区域、是否双频、当前手机价格、手机网络功能、婚姻状况、家庭成人人数、信息库匹配、预计收入、信用卡指示器、当前设备使用天数、在职总月数、家庭中唯一订阅者的数量、家庭活跃用户数、新手机用户、信用等级代码、平均月费用、每月平均使用分钟数、平均超额使用分钟数、平均超额费用、平均语音费用、数据超载的平均费用、平均漫游呼叫数、当月使用分钟数与前三个月平均值的百分比变化、当月费用与前三个月平均值的百分比变化、平均掉线语音呼叫数、平均占线语音呼叫数、平均未接语音呼叫数、尝试拨打的平均语音呼叫次数、平均接听语音电话数、平均完成的语音呼叫数、完成数据调用的平均数、使用客户服务电话的平均分钟数、一分钟内的平均呼入电话数、平均三通电话数、已完成语音通话的平均使用分钟数、平均呼入和呼出高峰语音呼叫数、平均峰值数据调用次数、使用高峰语音通话的平均不完整分钟数、平均非高峰语音呼叫数、非高峰数据呼叫的平均数量、平均掉线或占线呼叫数、平均尝试调用次数、平均已完成呼叫数、平均呼叫等待呼叫数、账户消费限额、客户生命周期内的总通话次数、客户生命周期内的总使用分钟数、客户生命周期内的总费用、计费调整后的总费用、计费调整后的总分钟数、计费调整后的呼叫总数、客户生命周期内平均月费用、客户生命周期内的平均每月使用分钟数、客户整个生命周期内的平均每月通话次数、过去三个月的平均每月使用分钟数、过去三个月的平均每月通话次数、过去三个月的平均月费用、过去六个月的平均每月使用分钟数、过去六个月的平均每月通话次数、过去六个月的平均月费用、是否流失（标签）。数据格式：CSV格式，包含new_test.csv和new_train.csv两个文件，分别包含测试集和训练集数据，方便用户进行模型训练和评估。来源信息：数据来源于电信行业用户行为数据，已进行匿名化处理。该数据集适合用于电信行业用户流失预测、客户行为分析、以及数据驱动的客户关系管理研究。

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、流失预测模型的研究，以及客户生命周期价值评估等学术研究。行业应用：为电信运营商提供数据支持，特别是在用户流失预警、个性化营销、客户挽留策略制定等方面。决策支持：支持电信企业优化客户服务、提升客户满意度，并制定数据驱动的业务策略。教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户流失预测问题。此数据集特别适合用于构建和评估用户流失预测模型，帮助企业识别高风险客户，并采取相应的挽留措施，从而降低客户流失率，提升盈利能力。