电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-hibikigunner
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 数据分析, 机器学习, 客户关系管理, 预测模型, 二分类, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户的各项使用指标及最终是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地域，但从部分字段的命名来看，可能与北美地区相关。
数据维度：数据集包含21个字段（V1-V21），涵盖用户基本信息、通话时长、通话费用、服务使用情况等，以及表示用户是否流失的二元变量。
数据格式：CSV格式，文件名为churn.csv，方便进行数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集，用于研究和实验，已进行结构化处理。
该数据集适合用于电信用户流失预测、客户行为分析和数据挖掘研究。
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、用户行为分析等方向的学术研究，例如，探索影响用户流失的关键因素，构建预测模型等。
行业应用：为电信行业提供数据支持，可用于客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、客户挽留计划等。
决策支持：支持电信运营商进行用户流失风险评估，制定有针对性的营销策略，优化客户服务，降低用户流失率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户流失预测的原理和应用。
此数据集特别适合用于构建和评估用户流失预测模型，帮助用户识别高风险用户，优化客户服务，从而提高客户留存率。
