电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-vasugarg
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 客户分析, 电信行业, 机器学习, 数据挖掘, 客户关系管理, 预测模型, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的使用情况和流失情况。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行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据结构和字段常见于北美或欧洲电信市场。
数据维度：数据集包含多个用户属性，包括用户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、电子账单、支付方式、月消费金额、总消费金额以及用户是否流失。
数据格式：CSV格式，文件名为Churn (1).csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏和结构化处理。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分、客户行为分析等研究。
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：适用于客户关系管理、市场营销等领域的研究，如流失原因分析、用户画像构建、流失预测模型优化等。
行业应用：为电信行业提供数据支持，特别是在客户挽留、营销策略制定、个性化服务推荐等方面。
决策支持：支持电信企业进行客户流失风险评估，优化客户服务，提高客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、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深入理解客户流失问题。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，帮助用户构建流失预测模型，优化客户服务策略，提升客户留存率。
