电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-buseyldrm
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 用户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 客户关系管理, 风险预测, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的基本信息、服务使用情况、账单信息以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户快照。
地理范围：数据未限定具体地区，可用于分析不同市场环境下的用户流失行为。
数据维度：包括用户ID、性别、是否为老年用户、是否有配偶、是否有家属、在网时长、是否使用电话服务、是否有多条线路、互联网服务类型、在线安全服务、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、是否无纸化账单、支付方式、月消费金额、总消费金额以及是否流失（Churn）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，便于数据分析和模型构建。
该数据集源于公开的电信行业用户行为数据，经过了匿名化处理，适用于客户流失预测、用户画像分析等任务。
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、市场细分等方面的学术研究，如用户流失影响因素分析、流失预警模型构建等。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、市场营销、风险控制等领域，如制定挽留策略、优化服务套餐等。
决策支持：支持电信企业的决策制定，帮助企业更好地理解用户需求，降低客户流失率，提升盈利能力。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析方法，了解用户流失预测的实际应用。
此数据集特别适合用于探索用户流失的影响因素，构建预测模型，帮助企业实现精准营销和客户挽留，从而提高客户留存率。
