电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-laurasikes
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 预测模型, 机器学习, 用户行为分析, 客户关系管理, 数据挖掘, 分类
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：数据未限定具体地理区域，但可推测为电信服务覆盖的地区。
数据维度：数据集包括用户ID、性别、是否为老年人、是否有伴侣、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、月消费金额、总消费金额以及流失标签（label）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。train.csv包含训练数据和标签，test.csv包含测试数据，sample_submission.csv为提交格式示例。数据已进行初步处理，可以直接用于建模分析。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析以及客户关系管理等领域的建模和研究。
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：适用于客户流失预测、用户画像分析、服务质量评估等学术研究，如探索影响用户流失的关键因素、构建预测模型等。
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（CRM）、市场营销、客户挽留等方面提供决策支持。
决策支持：支持电信公司优化客户服务策略、制定个性化营销方案，以降低客户流失率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于构建和评估客户流失预测模型，帮助用户识别高风险客户、优化客户服务流程，从而提高客户留存率和企业盈利能力。
