客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysis-shubhambopche8
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 客户行为分析, 预测模型, 电信行业, 数据挖掘, 机器学习, 数据分析, 分类任务
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的客户行为数据，记录了客户的账户信息、通话记录、国际通话信息以及是否流失等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为客户一段时间内的静态行为快照。
地理范围：数据未明确指出覆盖区域，但从州（state）信息推测可能为美国地区。
数据维度：数据集包括多个维度，如账户信息（account.length）、通话时长（day.mins, eve.mins, night.mins, intl.mins）、通话次数（day.calls, eve.calls, night.calls, intl.calls）、套餐信息（voice.plan, intl.plan）、客户服务次数（customer.calls）以及客户是否流失（churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为Churn.csv，方便数据处理和建模。
来源信息：该数据集来自公开的互联网资源，经过整理，适合用于客户流失预测模型的构建和相关分析。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析、以及电信行业相关的研究。
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、客户细分、用户画像构建等方面的学术研究，如对比不同算法在流失预测上的表现，分析影响客户流失的关键因素等。
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）、市场营销策略制定、客户挽回策略等方面。
决策支持：支持电信运营商制定更有针对性的客户 retention 策略，优化客户服务，减少客户流失。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实训素材，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，并根据预测结果制定相应的营销策略，以提高客户留存率。
