电信用户流失预测提交数据集TelecomCustomerChurnPredictionSubmissionData-prajaktajaju
数据来源：互联网公开数据
标签：电信, 用户流失, 预测, 机器学习, 客户管理, 二分类, 客户行为, 数据分析
数据概述：
该数据集包含电信行业用户流失预测的提交格式数据，记录了用户的客户ID及其对应的流失预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时刻的预测提交模板。
地理范围：数据未明确地域，但可用于电信行业用户流失预测的通用场景。
数据维度：包括“customerID”（用户唯一标识）和“Churn”（流失预测结果，1代表流失，0代表未流失）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission (1).csv，便于数据提交和结果评估。
该数据集提供了用户流失预测结果的提交格式，用于评估预测模型的性能。
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流失预测相关的学术研究，如模型评估、特征重要性分析等。
行业应用：为电信行业提供预测结果提交模板，用于用户流失风险管理、客户挽回策略制定等。
决策支持：支持电信企业基于预测结果进行客户关系管理和营销活动优化。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实践素材，帮助学生理解用户流失预测流程。
此数据集特别适合用于评估用户流失预测模型的准确性和实用性，帮助用户优化预测模型，提升客户留存率。
