电信用户流失预测数据集TelecomUserChurnPredictionDataset-igorgriboedov
数据来源：互联网公开数据
标签：电信, 用户流失, 客户分析, 数据挖掘, 机器学习, 客户关系管理, 预测模型, 行业分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户的个人信息、服务使用情况以及最终是否流失的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的用户快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推测为某个电信运营商的用户群体。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
客户ID（customerID）：用户的唯一标识。
性别（gender）：用户的性别。
是否为老年人（SeniorCitizen）：用户是否为老年人。
是否有伴侣（Partner）：用户是否有伴侣。
是否有家属（Dependents）：用户是否有家属。
用户在网时长（tenure）：用户使用电信服务的时长（月）。
是否开通电话服务（PhoneService）：用户是否开通电话服务。
是否开通多线电话（MultipleLines）：用户是否开通多线电话。
互联网服务类型（InternetService）：用户的互联网服务类型。
在线安全服务（OnlineSecurity）：用户是否开通在线安全服务。
在线备份服务（OnlineBackup）：用户是否开通在线备份服务。
设备保护服务（DeviceProtection）：用户是否开通设备保护服务。
技术支持服务（TechSupport）：用户是否开通技术支持服务。
流媒体电视服务（StreamingTV）：用户是否开通流媒体电视服务。
流媒体电影服务（StreamingMovies）：用户是否开通流媒体电影服务。
合同期限（Contract）：用户的合同期限。
是否无纸化账单（PaperlessBilling）：用户是否使用无纸化账单。
支付方式（PaymentMethod）：用户的支付方式。
月消费（MonthlyCharges）：用户每月消费金额。
总消费（TotalCharges）：用户总消费金额。
是否流失（Churn）：用户是否流失（即停止使用电信服务）。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_users.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于电信行业用户行为分析、用户流失预测和客户关系管理等领域的研究。
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：适用于用户流失预测、客户细分、行为分析等方面的学术研究。例如，分析不同用户群体流失的原因，评估不同服务对用户留存的影响。
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，优化客户挽回策略，提升客户生命周期价值。
决策支持：支持电信企业进行市场分析、产品优化和精准营销，帮助企业降低用户流失率，提高盈利能力。
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教学案例，帮助学生和研究人员掌握用户行为分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于探索用户流失的影响因素，构建预测模型，并制定针对性的客户挽留策略，从而提高用户留存率和企业竞争力。
