客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-haniehghaffari
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 预测模型, 电信行业, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了与客户流失相关的多个特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为电信服务市场。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如账户时长、语音信箱消息数量、白天总费用、晚上总费用、国际长途费用、客服电话数量以及客户是否流失（churn）等。
数据格式：CSV格式，文件名为churn-dataset-ccsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和风险评估等领域。
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相关的学术研究，如特征重要性分析、模型比较等。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理、市场营销策略制定、客户挽留计划等。
决策支持：支持企业进行客户流失风险评估，帮助企业识别高流失风险客户，并采取相应的措施。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，从而帮助企业优化客户服务、降低客户流失率，提升盈利能力。
