电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-erayyuztyurk
数据来源：互联网公开数据
标签：电信, 用户流失, 客户分析, 行为预测, 数据挖掘, 机器学习, 客户关系管理, 行业分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的个人信息、服务使用情况、账单信息以及是否流失（Churn）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，一般推测为特定国家或地区的电信市场。
数据维度：数据集包括客户ID（customerID）、性别（gender）、是否为老年人（SeniorCitizen）、是否有伴侣（Partner）、是否有家属（Dependents）、在网时长（tenure）、是否开通电话服务（PhoneService）、是否开通多线服务（MultipleLines）、互联网服务类型（InternetService）、是否开通在线安全服务（OnlineSecurity）、是否开通在线备份服务（OnlineBackup）、是否有设备保护（DeviceProtection）、是否开通技术支持（TechSupport）、是否开通流媒体电视服务（StreamingTV）、是否开通流媒体电影服务（StreamingMovies）、合同类型（Contract）、是否无纸化账单（PaperlessBilling）、支付方式（PaymentMethod）、月消费（MonthlyCharges）、总消费（TotalCharges）以及是否流失（Churn）等变量。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于学术研究和行业分析。该数据集已进行匿名化处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分、行为分析等研究，以及数据建模和机器学习应用。
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：适用于电信行业用户行为分析、流失原因研究、客户生命周期价值分析等学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、服务优化等方面。
决策支持：支持电信企业制定客户管理策略、预测客户流失风险、优化服务套餐。
教育和培训：作为数据挖掘、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理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，帮助企业提升客户留存率和盈利能力。
