电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-apex31
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, 数据挖掘, 预测模型, 客户画像, 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、服务使用情况、账单信息以及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，可视为一段时间内的用户快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，通常代表通用的电信用户行为。
数据维度：包括用户身份标识（customerID）、人口统计学信息（如gender、SeniorCitizen、Partner、Dependents）、服务使用情况（如tenure、PhoneService、MultipleLines、InternetService、OnlineSecurity、OnlineBackup、DeviceProtection、TechSupport、StreamingTV、StreamingMovies）、合同信息（Contract、PaperlessBilling、PaymentMethod）、账单信息（MonthlyCharges、TotalCharges）以及用户流失标签（Churn）等。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_users.csv，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析、市场营销策略优化等研究。
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、客户生命周期价值分析、细分客户群体特征等方面的学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于构建用户流失预测模型、制定挽留策略、优化客户服务流程。
决策支持：支持电信企业进行市场营销策略的制定，如针对性地推送优惠活动、改进服务质量等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响用户流失的关键因素，构建预测模型，从而帮助企业降低用户流失率，提高客户忠诚度。
