客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-devanshuaggarwal
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 客户画像, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型, 电信行业, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自电信公司客户的详细信息，记录了客户的个人信息、服务使用情况、账单信息以及是否流失（Churn）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据内容推测，可能来自美国或类似市场。
数据维度：数据集包括客户ID（customerID）、性别（gender）、是否为老年人（SeniorCitizen）、是否有配偶（Partner）、是否有家属（Dependents）、客户在公司的时间（tenure）、电话服务（PhoneService）、多线服务（MultipleLines）、网络服务（InternetService）、流媒体服务（StreamingService）、合同类型（Contract）、无纸化账单（PaperlessBilling）、支付方式（PaymentMethod）、月消费（MonthlyCharges）、总消费（TotalCharges）和是否流失（Churn）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据可能来源于公开的客户数据集，或模拟生成。数据经过整理和标注，用于客户流失预测研究。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和市场营销策略研究。
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：适用于客户关系管理（CRM）和数据挖掘领域的学术研究，如流失预测模型的构建、影响流失的关键因素分析等。
行业应用：为电信、互联网服务等行业提供数据支持，尤其适用于客户挽留、个性化营销、客户生命周期价值评估等。
决策支持：支持企业制定更有效的客户管理策略，优化客户服务和产品定价，从而降低客户流失率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的实训案例，帮助学生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客户流失的影响因素，构建预测模型，并评估不同干预措施对客户留存的影响，从而提升客户满意度和企业盈利能力。
