电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-gulsendemir
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 客户分析, 用户行为, 机器学习, 数据建模, 预测分析, 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数据，记录了客户的基本信息、服务使用情况、账单信息以及是否流失（Churn）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某个时间点的客户快照。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但通常被认为是针对美国市场的客户数据。
数据维度：数据集包括客户ID、性别、是否为老年用户、是否有配偶、是否有家属、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、总消费金额以及是否流失（Churn）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的Kaggle平台，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析以及客户关系管理等领域的研究。
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：适用于客户流失预测、用户画像构建、用户行为分析等方面的学术研究，例如，探索影响客户流失的关键因素、构建流失预测模型等。
行业应用：为电信行业提供数据支持，特别是在客户流失预警、客户挽回策略制定、个性化服务推荐等方面。
决策支持：支持企业进行客户关系管理，优化市场营销策略，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等课程的教学案例，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的因素，构建预测模型，并制定相应的客户挽回策略，最终实现提高客户留存率的目标。
