电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-tvnhtrung
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, 行为预测, 机器学习, 数据挖掘, 客户关系管理, 商业智能
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、服务使用情况、账单信息以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的用户快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为通用电信服务场景。
数据维度：数据集包括客户ID、性别、是否为老年人、是否有配偶、是否有家属、在网时长、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、合同类型、电子账单、支付方式、月消费金额、总消费金额以及是否流失等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分、行为分析等研究和应用。
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：适用于客户流失预测、客户行为分析、用户画像构建等方面的学术研究，例如特征重要性分析、流失影响因素研究等。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、营销策略制定、客户挽回等方面。
决策支持：支持电信企业进行用户流失风险评估，优化客户服务，提升客户满意度，制定针对性的营销策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等相关课程的教学案例，帮助学生理解客户流失预测的原理和实践。
此数据集特别适合用于探索用户流失的影响因素，构建流失预测模型，帮助企业实现用户 retention 和价值最大化。
