电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-youssefelsawi
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, 行为分析, 数据挖掘, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户在一段时间内的使用情况和流失情况，用于分析和预测用户流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为一段时间内的用户行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为某一电信运营商的用户数据。
数据维度：包括用户是否流失（Churn）、账户使用时长（AccountWeeks）、是否续约（ContractRenewal）、是否开通数据套餐（DataPlan）、数据使用量（DataUsage）、客服通话次数（CustServCalls）、白天通话时长（DayMins）、白天通话次数（DayCalls）、月费用（MonthlyCharge）、超额费用（OverageFee）以及漫游时长（RoamMins）等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn.csv，方便数据导入和分析。
数据来源于电信运营商的用户行为记录，已进行匿名化处理，适用于用户流失预测、客户细分等分析。
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：适用于电信行业用户行为分析、流失原因研究等学术研究，如用户画像构建、流失影响因素分析等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其适用于用户流失预测、客户关系管理、精准营销等应用。
决策支持：支持电信运营商制定用户挽留策略、优化客户服务、提升用户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等相关课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索用户流失的影响因素，构建用户流失预测模型，帮助运营商优化客户服务，降低用户流失率。
