电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-dailam
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, 行为分析, 分类任务
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的使用行为和流失情况。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行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据字段信息推测为美国或北美地区。
数据维度：数据集包括用户ID、用户流失情况（Churn）、用户账户信息、通话时长、通话费用、国际通话信息、客服联系次数等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sampleSubmission.csv（提交样例）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行脱敏处理和标准化。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析和数据建模。
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：适用于电信行业客户流失预测、客户行为分析等方面的研究，如流失原因分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，特别是在用户挽留、客户关系管理和营销策略优化方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的决策，提高客户留存率和盈利能力。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建用户流失预测模型，帮助用户识别高流失风险用户，从而采取针对性的挽留措施，提升客户满意度和企业效益。
