客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-karanarya4196
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, 机器学习, 用户行为, 预测模型, 客户关系管理, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了客户的通话时长、通话费用、服务使用情况以及最终的客户流失状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但根据“State”（州）字段推测可能来自美国。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“State”（州）、“Account Length”（账户时长）、“Area Code”（区号）、“Phone”（电话号码）、“Int'l Plan”（国际计划）、“VMail Plan”（语音邮件计划）、“Day Mins”（白天通话时长）、“Day Calls”（白天通话次数）、“Day Charge”（白天通话费用）、“Eve Mins”（晚上通话时长）、“Eve Calls”（晚上通话次数）、“Eve Charge”（晚上通话费用）、“Night Mins”（夜间通话时长）、“Night Calls”（夜间通话次数）、“Night Charge”（夜间通话费用）、“Intl Mins”（国际通话时长）、“Intl Calls”（国际通话次数）、“Intl Charge”（国际通话费用）、“CustServ Calls”（客服电话次数）和“Churn?”（是否流失），其中“Churn?”为目标变量。
数据格式：CSV格式，文件名为karan-churn.csv，便于数据分析和建模。部分数据存在缺失或异常值，如Day Charge字段存在“?”。
数据来源：数据可能来源于电信运营商的客户数据库，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析等任务。
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流失预测、用户行为模式分析等研究，可用于探索影响客户流失的关键因素。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、市场营销、个性化服务推荐等方面具有实用价值。
决策支持：支持电信公司制定挽留客户的策略，优化客户服务，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，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构建客户流失预测模型，评估不同特征对客户流失的影响，从而帮助企业制定有效的客户挽留策略。
