客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysisDataset-jhskaggle
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为预测, 电信行业, 数据分析, 机器学习, 客户关系管理, 风险评估, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了客户的详细使用信息和最终是否流失的标签。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客户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，但可以推断为某个电信运营商的客户数据。
数据维度：数据集包含多个客户行为特征，如州（State）、账户时长（Account Length）、区号（Area Code）、国际漫游计划（Int'l Plan）、语音邮件计划（VMail Plan）、日间通话时长（Day Mins）、夜间通话时长（Night Mins）、国际通话时长（Intl Mins）以及客户服务呼叫次数（CustServ Calls）等，以及一个表示客户是否流失的二元标签（Churn?）。
数据格式：CSV格式，文件名为churn.csv，方便数据导入和分析。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，以便于分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测研究，以及评估影响客户流失的关键因素。
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：适用于客户流失预测模型的研究，以及探索客户行为与流失之间的关系。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、客户挽留策略制定等方面。
决策支持：支持企业制定针对性的客户挽留计划，优化营销策略，提升客户留存率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解客户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，帮助企业识别高流失风险客户，从而采取积极措施，降低客户流失率，提高盈利能力。
