电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-parjanyaadityashukla

数据来源：互联网公开数据

标签：客户流失, 电信行业, 用户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 客户关系管理, 预测模型, 数据集

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、账户服务信息和流失情况。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态的用户行为快照。地理范围：数据未限定特定地理区域，可视为来自一般电信市场的数据。数据维度：数据集包含多个维度，包括用户人口统计学特征（如性别、是否为老年人、是否有伴侣等）、用户账户服务信息（如电话服务、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、流媒体电影等）、合同信息（如合同类型、是否无纸化账单、支付方式、月消费金额、总消费金额）以及用户是否流失的标签。数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，方便数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和整理，适用于数据分析和建模任务。该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和客户关系管理等领域。

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流失预测、用户细分、用户行为分析等研究，并可用于探索影响客户流失的关键因素。行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于建立客户流失预测模型，优化客户挽留策略，提升客户生命周期价值（CLTV）。决策支持：支持电信企业进行数据驱动的决策，如制定个性化营销活动、改进服务质量、优化定价策略等。教育和培训：作为数据科学、机器学习、数据挖掘等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉客户流失预测的流程和方法。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，并优化电信企业的客户关系管理策略，从而降低客户流失率，提高盈利能力。