电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-arashhadadsoleymani
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, 二分类, 客户行为, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自美国电信行业的数据，记录了电信用户的客户信息和流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的用户快照数据。
地理范围：数据主要反映美国电信市场用户行为。
数据维度：数据集包含21个字段，包括客户ID、性别、是否为老年人、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、无纸化账单、支付方式、月消费、总消费和是否流失等。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的电信用户行为数据集，经过了匿名化处理，用于分析客户流失相关的因素。
该数据集适合用于研究用户流失的影响因素分析，以及构建预测模型。
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：适用于客户流失预测、用户行为分析、市场细分等研究，帮助理解影响客户流失的关键因素。
行业应用：为电信行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、市场营销策略制定、客户挽回策略等方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的决策，优化客户服务，降低客户流失率，提升客户生命周期价值。
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实训数据，帮助学生和研究人员学习和实践相关技术。
此数据集特别适合用于探索客户流失的规律和预测，帮助用户实现客户流失预警，提升客户留存率。
