电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-wisdomgl
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, 预测模型, 数据挖掘, 客户关系管理, 行为分析
数据概述：
该数据集包含电信用户的使用行为数据，记录了用户在一段时间内的通话、短信、数据流量等信息，以及用户是否流失的状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从“Months 1 and 2 of 2017”推测，数据可能涵盖2017年前两个月。
地理范围：未明确指出地理范围，但数据包含客户的竞争对手网络信息，推测为特定地区或国家/地区的电信市场。
数据维度：数据集包含用户ID、用户在网时长、客户月度消费、短信消费、数据消费、通话次数、通话时长、呼叫中心投诉次数、网络类型、竞争对手网络偏好以及用户是否流失（Churn Status）等字段。
数据格式：CSV格式，包含TRAIN.csv（训练集）、TEST.csv（测试集）和sample submission.csv（提交样例）三个文件。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过脱敏处理，用于用户流失预测模型的构建。
该数据集适合用于电信行业的用户行为分析和流失预测模型的构建。
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、用户行为分析等方面的学术研究，例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：为电信运营商提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场营销和客户挽留方面。
决策支持：支持电信企业制定用户流失预防策略、优化客户服务流程和提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握用户流失预测的实践技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，识别高流失风险用户，从而采取针对性的措施，降低用户流失率，提升客户留存率。
