客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysis-mhuang22
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 数据分析, 预测模型, 客户行为, 机器学习, 商业智能, 决策支持
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了客户的详细信息以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但通常代表某个区域或国家的电信市场。
数据维度：数据集包括客户的州（state）、账户时长（account_length）、区号（area_code）、电话号码（phone_number）、国际漫游计划（intl_plan）、语音邮件计划（voice_mail_plan）、语音邮件消息数量（number_vmail_messages）、白天通话时长（total_day_minutes）、白天通话次数（total_day_calls）、白天通话费用（total_day_charge）、晚上通话时长（total_eve_minutes）、晚上通话次数（total_eve_calls）、晚上通话费用（total_eve_charge）、夜间通话时长（total_night_minutes）、夜间通话次数（total_night_calls）、夜间通话费用（total_night_charge）、国际通话时长（total_intl_minutes）、国际通话次数（total_intl_calls）、国际通话费用（total_intl_charge）、客服电话数量（number_customer_service_calls）以及是否流失（churned）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为churncsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了结构化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险评估。
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行为分析、流失原因分析等研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于构建客户流失预测模型，优化客户挽留策略。
决策支持：支持电信企业进行客户关系管理（CRM）优化，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解客户流失预测的相关理论和实践。
此数据集特别适合用于预测客户流失的可能性，识别高风险客户，并制定有针对性的挽留措施，以提高客户留存率和企业盈利能力。
