客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-adekunlegrace
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, 数据挖掘, 客户关系管理, 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、服务使用情况以及是否流失（Churn）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可以视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可用于一般性客户流失分析。
数据维度：包括“customerID”（客户ID）、“gender”（性别）、“SeniorCitizen”（是否为老年人）、“Partner”（是否有伴侣）、“Dependents”（是否有家属）、“tenure”（客户在公司的时间，单位为月）、“PhoneService”（是否开通电话服务）、“MultipleLines”（是否开通多线服务）、“InternetService”（互联网服务类型）、“OnlineSecurity”（是否开通在线安全服务）、“OnlineBackup”（是否开通在线备份服务）、“DeviceProtection”（是否开通设备保护服务）、“TechSupport”（是否开通技术支持服务）、“StreamingTV”（是否开通电视流媒体服务）、“StreamingMovies”（是否开通电影流媒体服务）、“Contract”（合同类型）、“PaperlessBilling”（是否使用电子账单）、“PaymentMethod”（支付方式）、“MonthlyCharges”（月消费）、“TotalCharges”（总消费）和“Churn”（是否流失）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Customer.csv，方便数据导入和处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和客户细分等研究。
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、用户行为分析、客户生命周期价值分析等研究，例如，分析不同客户群体流失的原因，评估不同服务对客户留存的影响。
行业应用：为电信、金融、零售等行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、市场营销、风险控制等领域。
决策支持：支持企业制定客户挽回策略，优化客户服务，提高客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测模型的构建和应用。
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，并为企业提供数据驱动的决策支持，从而降低客户流失率，提升盈利能力。
