电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-shubhamnimkar
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, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 客户关系管理, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户在特定时间段内的通话记录、账户信息以及是否流失（Churn）的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可以理解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范围，但提供了州（State）信息，推测数据可能来源于美国地区。
数据维度：数据集包括客户ID（Customer_id）、州（State）、账户时长（Account_length）、区号（Area_code）、国际漫游计划（International_plan）、语音邮件计划（Voice_mail_plan）、语音邮件消息数量（Number_vmail_messages）、日间通话分钟数（Total_day_minutes）、日间通话次数（Total_day_calls）、日间通话费用（Total_day_charge）、夜间通话分钟数（Total_eve_minutes）、夜间通话次数（Total_eve_calls）、夜间通话费用（Total_eve_charge）、晚间通话分钟数（Total_night_minutes）、晚间通话次数（Total_night_calls）、晚间通话费用（Total_night_charge）、国际通话分钟数（Total_intl_minutes）、国际通话次数（Total_intl_calls）、国际通话费用（Total_intl_charge）、客服电话次数（Customer_service_calls）以及是否流失（Churn）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Telecom Churn.csv，方便数据分析和建模。
该数据集特别适用于用户流失预测、客户行为分析以及电信行业业务优化研究。
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：适用于电信行业客户流失预测相关的学术研究，如用户行为模式分析、流失原因分析、预测模型构建等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、营销策略制定、用户挽回等方面具有实用价值。
决策支持：支持电信企业进行客户流失风险评估、个性化服务推荐、以及优化客户服务策略，从而提高客户留存率。
教育和培训：适合作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员了解和掌握用户流失预测技术。
此数据集特别适合用于探索用户流失的影响因素，构建预测模型，并帮助企业制定针对性的客户挽留策略，实现客户价值最大化。
