客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysis-indiartoajibegawan
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 机器学习, 数据挖掘, 用户行为分析, 预测模型, 分类任务, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的客户通话记录和账户信息，用于预测客户是否会流失。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行为快照。
地理范围：数据未明确标注地域范围，但包含州（state）和区号（area_code）等信息，推测为美国地区。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，主要包括：
客户基本信息：账户时长（account_length），区号（area_code），是否开通国际漫游计划（international_plan），是否开通语音邮件计划（voice_mail_plan）等。
通话记录：白天、夜晚、晚上和国际通话的时长、通话次数和费用。
客户服务：客户服务呼叫次数（number_customer_service_calls）。
目标变量：Data Train.csv文件中包含“churn”字段，表示客户是否流失（二分类）。
数据格式：CSV格式，包含Data Test.csv（测试集）和Data Train.csv（训练集），方便进行模型训练和评估。
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、用户行为分析和机器学习模型构建。
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：适用于客户流失预测、用户行为模式分析、特征重要性分析等领域的研究。
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，帮助运营商识别高流失风险客户，并制定相应的挽留策略。
决策支持：支持电信运营商的决策制定，如优化客户服务流程、改进套餐设计、提高客户满意度等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、商业分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程和方法。
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，并评估不同策略对客户留存的影响，从而帮助企业实现客户价值最大化。
