电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-mark18vi
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, 行为分析, 数据挖掘, 留存率
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户在一段时间内的使用行为、账单信息以及是否流失（TARGET）等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录涵盖多年，从用户加入年份（YEAR_JOINED）到当前年份（CURRENT_YEAR），示例数据为1994年至2019年。
地理范围：数据未明确指出具体国家或地区，但从数据特征（如PARTY_NATIONALITY为“United Arab Emirates”）推测，可能来源于中东地区。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，如用户类型、社会经济状况、国籍、性别、账单金额、付费金额、通话时长、数据使用量、投诉数量以及用户停留时长等。关键字段包括TARGET（用户是否流失，0表示未流失，1表示已流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn_me.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和清洗，用于用户流失预测和相关分析。该数据集特别适合用于构建和评估用户流失预测模型。
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、流失原因研究、客户细分等方面的学术研究，并可用于探索用户生命周期价值分析。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、流失预警等方面。
决策支持：支持电信运营商优化客户留存策略，提升用户满意度，降低用户流失率，从而提高营收。
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实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户流失预测的流程和方法。
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，评估不同干预措施的效果，从而实现用户流失的有效管理。
