电信用户流失预测数据集TelecomUsersChurnPredictionDataset-jeancazarotto
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, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 客户关系管理, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的个人信息、服务使用情况以及是否流失的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据特征推测可能来自巴西。
数据维度：数据集包含多个维度，包括用户身份ID、性别、是否退休、婚姻状况、是否有家属、作为客户的月数、是否开通电话服务、是否有多条线路、互联网服务类型、在线安全服务、在线备份服务、设备保护服务、技术支持服务、流媒体电视服务、电影服务、合同类型、电子账单、付款方式、月消费金额、总消费金额、是否流失以及客户代码等。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_users.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析和市场营销策略研究。
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：适用于电信行业用户行为分析、流失原因分析等研究，以及机器学习模型的训练和评估。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于预测用户流失、优化客户服务、制定挽留策略等。
决策支持：支持电信企业制定数据驱动的客户关系管理策略，优化市场营销活动。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生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流失的影响因素，构建预测模型，并评估不同营销策略的效果，帮助企业降低用户流失率，提升客户满意度。
