电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-tosinbells
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, 用户行为, 运营商
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户在一段时间内的通话时长、通话费用、服务使用情况以及是否流失等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的用户行为统计快照。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但从“State”（州）字段推测可能来源于美国地区。
数据维度：数据集包括用户账户信息、通话记录、服务计划、客户服务交互以及用户流失状态等多个维度的数据，具体字段包括州（State）、账户时长（AccountLength）、区号（AreaCode）、电话号码（PhoneNumber）、国际漫游计划（InternationalPlan）、语音邮件计划（VoiceMailPlan）、语音邮件消息数量（NumVmMessages）、白天通话时长（TotalDayMinutes）、白天通话次数（TotalDayCalls）、白天通话费用（TotalDayCharge）、晚上通话时长（TotalEveMinutes）、晚上通话次数（TotalEveCalls）、晚上通话费用（TotalEveCharge）、夜间通话时长（TotalNightMinutes）、夜间通话次数（TotalNightCalls）、夜间通话费用（TotalNightCharge）、国际通话时长（TotalInternationalMinutes）、国际通话次数（TotalIntlCalls）、国际通话费用（TotalIntlCharge）、客服呼叫次数（NumberCustomerServiceCalls）以及用户流失状态（Churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco_Churn1.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行整理和清洗。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分、用户行为分析等研究。
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：适用于电信行业用户行为分析、用户流失预测等方面的学术研究，例如，探索用户流失的影响因素、构建流失预测模型等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场营销、风险控制等方面。
决策支持：支持运营商制定更有效的客户挽留策略、优化服务套餐、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉用户行为数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于分析用户流失的影响因素，构建流失预测模型，从而帮助运营商优化客户服务，减少用户流失，提升盈利能力。
