电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-santoshkumarvagga
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, 时间序列数据, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 业务分析
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、充值、上网等行为，以及用户是否流失的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户在6月、7月和8月三个月内的行为数据。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但可以推测为某个电信运营商的用户数据。
数据维度：数据集包括用户ID、用户所属地区、通话时长、充值金额、上网流量等多个维度的数据。关键字段包括：
arpu_6/7/8: 每月每用户平均收入（Average Revenue Per User）。
onnet_mou_6/7/8: 网内通话时长。
offnet_mou_6/7/8: 网外通话时长。
total_rech_amt_6/7/8: 每月总充值金额。
vol_2g_mb_6/7/8/ vol_3g_mb_6/7/8: 2G/3G 数据流量使用量。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、sample.csv（样本文件）和data_dictionary.csv（数据字典），方便进行数据分析和模型构建。
该数据集适合用于分析用户流失的影响因素、构建用户流失预测模型。
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的学术研究，例如用户流失预测、用户细分、行为模式分析等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于提高客户留存率、优化营销策略、改善用户体验。
决策支持：支持电信运营商的决策制定，帮助其识别高流失风险用户，并采取针对性的挽留措施。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、业务分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户流失预测模型和电信行业数据分析。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而优化客户关系管理和提升业务表现。
