电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-maksgorlov
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, 数据挖掘, 客户关系管理, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了用户的使用行为和流失情况，主要用于预测用户是否会终止服务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为一个静态的客户行为快照。
地理范围：数据未明确指出具体地理区域，但通常代表北美地区的电信用户行为。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了用户基本信息、通话记录、套餐信息、客户服务交互以及流失情况等。具体字段包括“State”（州）、“Account length”（账户时长）、“Area code”（区号）、“International plan”（国际套餐）、“Voice mail plan”（语音邮件套餐）、“Number vmail messages”（语音邮件消息数量）、“Total day minutes”（白天通话时长）、“Total day calls”（白天通话次数）、“Total day charge”（白天通话费用）、“Total eve minutes”（晚上通话时长）、“Total eve calls”（晚上通话次数）、“Total eve charge”（晚上通话费用）、“Total night minutes”（夜间通话时长）、“Total night calls”（夜间通话次数）、“Total night charge”（夜间通话费用）、“Total intl minutes”（国际通话时长）、“Total intl calls”（国际通话次数）、“Total intl charge”（国际通话费用）、“Customer service calls”（客服电话次数）和“Churn”（流失，布尔值）。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn.csv，方便数据分析和机器学习模型的构建。
该数据集特别适合用于电信用户流失预测、用户行为分析和客户关系管理研究。
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、用户行为分析、市场细分等方面的学术研究，例如探索不同用户行为特征与流失之间的关系。
行业应用：为电信行业提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、客户关系管理和风险控制等方面。
决策支持：支持电信企业制定有针对性的客户挽留策略，优化营销活动，提高客户满意度。
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了解用户流失预测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估用户流失预测模型，帮助企业识别高风险客户，并采取相应措施降低流失率，提升用户留存率。
