电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-leovcm
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户行为分析, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 客户关系管理, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的通话行为、账户信息以及是否流失（Churn）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的数据快照。
地理范围：数据可能来自美国或其他国家/地区，通过州（State）和区号（Area code）字段体现。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
用户账户信息：如账户时长（Account length）、国际漫游计划（International plan）、语音邮件计划（Voice mail plan）等。
通话行为数据：如白天、夜晚、国际通话的分钟数、通话次数、费用等。
客户服务数据：如客户服务电话的次数。
流失标签：Churn字段，表示用户是否流失（True/False）。
数据格式：CSV格式，文件名为2767ML_assignment1_data.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于电信行业用户流失预测模型的构建与研究。
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：适用于客户流失预测、客户行为分析、影响流失因素的研究等学术研究，例如基于机器学习的流失预测模型。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、用户挽回等方面。
决策支持：支持电信企业进行用户流失风险评估，优化客户服务策略，提升客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员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不同用户行为特征与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高客户挽回效率，优化市场营销策略。
