电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-akshithsagar
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, 行为预测, 客户关系管理, 数据挖掘, 留存率
数据概述：
该数据集包含来自SingTel电信公司（数据来源未明确说明，但根据文件名推断）的用户行为数据，记录了用户在一段时间内的通话时长、通话次数、服务使用情况等信息，并标注了用户是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集，用于分析用户流失的影响因素。
地理范围：数据可能来源于SingTel电信公司所覆盖的区域，但具体国家或地区未明确标明。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如用户账户信息（账户时长、区号等）、通话记录（日间、夜间、国际通话时长及费用等）、增值服务使用情况（国际漫游、语音信箱等）、客服电话次数，以及关键的流失标签（Churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为Telecom Churn Data SingTel.csv，易于进行数据分析和模型构建。数据已进行初步整理，可以直接用于分析。
该数据集适用于电信行业用户流失预测、客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：适用于用户流失预测、用户行为分析、客户细分等方面的学术研究，例如利用机器学习算法构建流失预测模型。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其是在客户流失预警、个性化营销、客户挽留等方面。
决策支持：支持电信公司制定客户关系管理策略，优化服务，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户流失的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索用户流失的关键影响因素，建立预测模型，从而帮助电信公司优化客户管理策略，降低用户流失率，提高盈利能力。
