电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-jazidesigns
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 客户画像, 预测模型, 业务分析
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、账单信息以及用户是否流失（Churn）等数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可视为泛化的电信用户数据集。
数据维度：数据集包括客户ID（customerID）、性别（gender）、是否为老年用户（SeniorCitizen）、是否有配偶（Partner）、是否有家属（Dependents）、用户在网时长（tenure）、是否开通电话服务（PhoneService）、是否开通多线电话服务（MultipleLines）、互联网服务类型（InternetService）、是否开通在线安全服务（OnlineSecurity）、是否开通在线备份服务（OnlineBackup）、是否开通设备保护服务（DeviceProtection）、是否开通技术支持服务（TechSupport）、是否开通流媒体电视服务（StreamingTV）、是否开通流媒体电影服务（StreamingMovies）、合同类型（Contract）、是否无纸化账单（PaperlessBilling）、支付方式（PaymentMethod）、月消费金额（MonthlyCharges）、总消费金额（TotalCharges）以及用户是否流失（Churn）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为telco.csv，方便数据导入、分析与建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行标准化处理。该数据集适合用于用户流失预测、客户细分、行为分析等。
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、客户画像构建等学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其在用户流失预测、客户关系管理（CRM）、市场营销策略优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持电信企业的决策制定，如制定挽回流失客户的策略、优化套餐设计、提升客户满意度等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户流失预测的流程与方法。
此数据集特别适合用于探索影响用户流失的关键因素，构建流失预测模型，并为电信运营商提供数据驱动的决策支持，从而降低用户流失率，提升客户忠诚度。
