电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-utkisironman
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, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 商业智能, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的客户数据，记录了用户的详细信息和流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，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，可泛化应用于电信行业用户流失分析。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
客户基本信息：如州（State）、区号（Area code）、账户时长（Account length）等。
服务使用情况：如国际漫游计划（International plan）、语音信箱计划（Voice mail plan）等。
通话记录：包括白天、夜晚、晚间和国际通话的分钟数、通话次数及费用。
客户服务：客户服务呼叫次数（Customer service calls）。
流失状态：用户是否流失（Churn），是数据集的核心标签。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电信行业公开数据集，经过整理和清洗。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析和商业智能等领域的研究。
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：适用于用户流失预测、客户行为分析等方面的学术研究，如流失因素分析、预测模型构建等。
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）、营销策略制定、风险控制等领域。
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客户，优化服务和挽回客户。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、商业智能等课程的实训素材，帮助学生理解用户流失预测模型。
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，并优化客户挽留策略，从而提升客户满意度和企业盈利能力。
