客户流失预测电信服务用户数据集-mikhail1681
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失,用户行为,电信,服务,预测,机器学习,用户画像,市场营销
数据概述：
本数据集包含了关于电信服务用户流失情况的详细信息，旨在用于分析和预测用户流失行为。数据集涵盖了用户的基本信息、服务使用情况、合同细节、账单信息以及最终的流失状态。
字段定义如下：
CustomerID：客户ID，用于唯一标识每个客户。
Gender：客户性别。
SeniorCitizen：客户是否为老年人（退休）。
Partner：客户是否有伴侣。
Dependents：客户是否有家属。
Tenure：客户在该公司服务的时间（月）。
PhoneService：客户是否使用电话服务。
MultipleLines：客户是否使用多线电话服务。
InternetService：客户使用的互联网服务类型。
OnlineSecurity：客户是否使用在线安全服务。
OnlineBackup：客户是否使用在线备份服务。
DeviceProtection：客户是否使用设备保护服务。
TechSupport：客户是否使用技术支持服务。
StreamingTV：客户是否使用流媒体电视服务。
StreamingMovies：客户是否使用流媒体电影服务。
Contract：客户的合同类型（如：月付、一年、两年）。
PaperlessBilling：客户是否使用无纸化账单。
PaymentMethod：客户的支付方式。
MonthlyCharges：客户每月支付的费用。
TotalCharges：客户总共支付的费用。
Churn：客户是否已流失（1代表流失，0代表未流失）。
数据用途概述：
该数据集主要用于客户流失预测、用户行为分析、市场营销策略制定等。数据分析师和数据科学家可以利用此数据构建预测模型，识别可能流失的客户，并采取相应的挽留措施。市场营销人员可以根据用户行为特征，制定个性化的营销方案，提高客户留存率。此外，该数据集也适用于研究不同服务对客户流失的影响，以及分析客户生命周期价值。
