客户流失预测电信用户行为数据集CustomerChurnPredictionTelecomUserBehaviorDataset-biswasangela
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 用户行为分析, 机器学习, 预测模型, 数据建模, 用户画像, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自电信运营商的用户数据，记录了客户的详细行为和属性，用于预测客户流失风险。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，但可推测为电信行业的用户数据，具有一定的普适性。
数据维度：包括多个关键字段，如：active_cust（客户是否活跃）、income（客户收入）、months_on_network（在网时长）、Num_complaints（投诉数量）、number_plan_changes（套餐变更次数）、relocated（是否搬迁）、monthly_bill（月账单）、technical_issues_per_month（每月技术问题数量）、Speed_test_result（网速测试结果）等。
数据格式：CSV格式，文件名为“Fiberbits - Fiberbitscsv”，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。
该数据集适合用于电信行业客户流失预测、用户行为分析和模型构建。
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：适用于电信行业客户流失预测、用户行为分析等学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其在客户关系管理、市场营销策略优化和用户挽回等方面。
决策支持：支持运营商进行客户流失风险评估，并制定针对性的挽留策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析等相关课程的实训材料。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型，并优化客户生命周期价值。
