电信用户行为预测数据集TelcoTeam2-Non-MinMaxScaleDataset-hannahsirijuntra
数据来源：互联网公开数据
标签：电信，用户行为，预测，机器学习，数据集，客户分析，流失预测，数据挖掘
数据概述：
该数据集由Telco Team 2提供，记录了电信用户的详细行为数据，用于用户行为预测和客户分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为一段时间，具体时间范围未明确。
地理范围：数据覆盖了多个地区或国家，具体地理范围未明确。
数据维度：数据集包括用户的人口统计信息，账户信息，服务订阅信息，通话记录，上网记录，账单信息，以及用户是否流失等变量。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV等，便于数据分析和处理。数据已进行非最小-最大缩放处理。
来源信息：数据来源于电信行业，已进行数据清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于电信行业的用户行为分析，流失预测，客户细分等研究和应用，特别是在机器学习模型的训练和评估方面具有重要价值。
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：适用于电信行业的用户行为研究，客户流失预测，服务推荐等学术研究，如用户行为模式分析，流失风险评估等。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，特别是在客户关系管理，市场营销，个性化服务等方面。
决策支持：支持电信运营商的用户画像构建，流失预警，客户挽回策略制定和优化。
教育和培训：作为数据挖掘，机器学习及电信行业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和预测技术。
此数据集特别适合用于探索电信用户行为的规律与特征，帮助用户实现用户流失预测，客户细分，个性化服务推荐等目标，为电信行业提供数据驱动的决策支持。
