电信用户通话与流失数据集TelecommunicationsCustomerCall-ChurnDataset-girishvutukuri
数据来源：互联网公开数据
标签：电信, 用户行为, 客户流失, 通话记录, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户通话记录和客户流失信息，记录了用户的通话时长、通话次数、费用以及用户是否流失等关键数据。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用户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据结构和字段具有通用性，可适用于不同地区的电信用户分析。
数据维度：数据集包括用户ID (Cust_ID)、日间通话分钟数(TotalDayMinutes)、日间通话次数(TotalDayCalls)、日间通话费用(TotalDayCharge)、夜间通话分钟数(TotalNightMinutes)、夜间通话次数(TotalNightCalls)、夜间通话费用(TotalNightCharge)、国际通话分钟数(TotalIntlMinutes)、国际通话次数(TotalIntlCalls)、国际通话费用(TotalIntlCharge)等通话相关指标，以及用户流失状态等。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，文件名如Telco_Customer_Call_Details1.csv和Telco_Churn_Details1.csv等，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行数据整理和结构化，方便用户进行分析和建模。该数据集适合用于用户行为分析、客户流失预测等。
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、客户流失预测、用户生命周期价值分析等研究。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，用于优化套餐设计、提升客户满意度、降低客户流失率。
决策支持：支持电信行业的市场营销策略制定、客户关系管理和风险控制。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和商业智能等课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员理解电信行业的数据应用。
此数据集特别适合用于探索用户通话行为与客户流失之间的关系，构建客户流失预测模型，并优化用户服务策略。
