客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysisDataset-milansingh163
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 用户行为分析, 机器学习, 电信行业, 客户关系管理, 数据挖掘, 预测模型, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的基本信息、服务使用情况、账单信息以及客户是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常代表某个电信运营商的客户群体。
数据维度：数据集包括客户ID、性别、是否为老年人、是否有伴侣、是否有家属、在网时长、是否开通电话服务、是否开通多线服务、互联网服务类型、是否开通在线安全服务、是否开通在线备份服务、是否开通设备保护服务、是否开通技术支持服务、是否开通流媒体电视服务、是否开通流媒体电影服务、合同类型、是否采用电子账单、支付方式、月消费金额、总消费金额、以及客户是否流失（Churn）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为data_churn.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和客户关系管理等领域。
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、用户行为分析、生存分析等方面的研究，深入理解影响客户流失的关键因素。
行业应用：为电信行业提供数据支持，用于预测客户流失风险、制定挽留策略、优化客户服务。
决策支持：支持企业进行客户关系管理决策，优化营销策略，提升客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测的方法。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，识别高风险客户，帮助企业主动采取措施，提升客户满意度。
