电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-hakanfe
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, 客户画像, 行为预测, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的使用行为、服务订阅信息以及最终的流失情况。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快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推测为某个或多个电信运营商的用户数据。
数据维度：数据集包含21个字段，包括用户ID、性别、是否为老年用户、是否有配偶、是否有家属、用户在网时长、电话服务、多线服务、互联网服务、在线安全、在线备份、设备保护、技术支持、流媒体电视、流媒体电影、合同类型、电子账单、支付方式、月消费金额、总消费金额以及用户是否流失（Churn）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分、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：适用于电信行业客户流失预测、用户行为分析、客户画像构建等方面的学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、用户挽回等方面。
决策支持：支持电信企业优化客户服务、降低用户流失率、提升客户满意度。
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教学案例。
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，并制定针对性的客户挽回策略，从而提高用户留存率。
