电信用户流失预测数据集TelecomUserChurnPredictionDataset-priyankanavgire
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, 预测模型, 机器学习, 业务分析, 时间序列数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户在一段时间内的通话、充值、漫游等详细信息，用于分析和预测用户流失。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了连续四个月的用户行为数据，具体时间范围未明确标注，但可以推断为连续月份的观察期。
地理范围：数据未明确指出地理位置，但根据数据字段（如"circle_id"）推测可能涵盖特定服务区域。
数据维度：数据集包含大量字段，涵盖了用户通话时长、收入、充值、漫游、网络使用等多方面信息。核心字段包括：
移动电话号码（mobile_number）
服务区域ID（circle_id）
每月平均收入（arpu_6, arpu_7, arpu_8, arpu_9）
通话时长（onnet_mou_6, onnet_mou_7, onnet_mou_8, onnet_mou_9; offnet_mou_6, offnet_mou_7, offnet_mou_8, offnet_mou_9）
充值金额与次数（total_rech_amt_6, total_rech_amt_7, total_rech_amt_8, total_rech_amt_9; total_rech_num_6, total_rech_num_7, total_rech_num_8, total_rech_num_9）
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn_data.csv，方便数据导入和分析。数据已进行脱敏处理，但保留了关键的用户行为特征。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分、以及电信业务的深入分析。
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、用户流失预测、以及影响用户流失因素的学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，帮助其识别高流失风险用户、优化营销策略、提升客户留存率。
决策支持：支持电信运营商的决策制定，例如制定个性化的客户挽留方案、优化套餐设计、改善客户服务。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及商业分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解用户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，构建预测模型，从而实现对用户流失风险的提前预警和干预，帮助企业提升运营效率和客户满意度。
