电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-sambitkumarkar
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, 数据挖掘, 分类预测, 客户关系管理, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的详细信息以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据州代码（c_State）推测可能来源于美国地区。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、通话记录、服务使用情况以及是否流失（y_Churn）等指标。具体包括：州（c_State）、账户时长（q_AccountLength）、区号（c_AreaCode）、国际漫游计划（c_InternationalPlan）、语音信箱计划（c_VMailPlan）、语音信箱消息数量（q_VMailMessage）、白天通话时长（q_DayMins）、白天通话次数（q_DayCalls）、白天通话费用（q_DayCharge）、晚上通话时长（q_EveMins）、晚上通话次数（q_EveCalls）、晚上通话费用（q_EveCharge）、夜间通话时长（q_NightMins）、夜间通话次数（q_NightCalls）、夜间通话费用（q_NightCharge）、国际通话时长（q_InternationalMins）、国际通话次数（q_Internationalcalls）、国际通话费用（q_InternationalCharge）、客服电话次数（q_CustServCalls）以及用户是否流失（y_Churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为Telecom Churn.csv，易于数据分析和模型构建。
该数据集适用于电信行业的用户流失预测、客户细分以及客户关系管理等领域。
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、客户行为分析等方面的学术研究，例如构建流失预测模型、分析影响流失的关键因素等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，助力其进行客户流失预警、个性化营销、客户挽回等策略的制定。
决策支持：支持电信行业的决策制定，如优化客户服务、调整套餐策略、提升客户满意度等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等课程的教学案例，帮助学生和研究人员实践相关知识。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型，从而帮助企业降低客户流失率，提升运营效率。
