电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-imkushwaha
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 行为分析, 预测模型, 数据挖掘, 客户关系管理, 时间序列分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自电信运营商的客户行为数据，记录了用户在特定时间段内的通话记录、充值记录、数据使用情况等信息，用于预测用户流失。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了连续三个月（第6、7、8个月）的用户行为记录。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但可以推断为电信运营商的用户数据，可能来自特定国家或地区。
数据维度：数据集包含了丰富的用户行为指标，包括：
通话相关：包括不同网络类型（onnet, offnet, roam等）的通话时长、通话费用等。
充值相关：包括充值次数、充值金额、最后一次充值金额等。
数据使用：包括2G/3G数据流量使用量、数据充值金额等。
用户画像：包括用户是否使用夜间套餐等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集），test.csv（测试集），sample.csv（提交样例）和data_dictionary.csv（数据字典）四个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，用于用户流失预测研究。
该数据集适合用于电信行业用户行为分析、流失预测模型构建，以及数据挖掘和机器学习相关研究。
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：适用于电信行业用户行为分析、用户流失预测、客户细分等学术研究，例如研究不同用户行为特征与流失之间的关系。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于优化客户挽留策略、提升客户生命周期价值，并进行精准营销。
决策支持：支持电信运营商进行数据驱动的决策制定，例如预测用户流失风险，并采取针对性的挽留措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户行为数据分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关联，构建预测模型，从而实现优化用户管理策略，降低用户流失率的目标。
