客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-sergheisafoskin
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 机器学习, 预测模型, 电信行业, 数据挖掘, 分类, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的个人信息、服务使用情况和流失状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地域范围，但可推测为面向特定区域的电信服务。
数据维度：数据集包含46个特征，包括客户ID（customerID），是否为老年人（SeniorCitizen），客户在公司的时间（tenure），月消费（MonthlyCharges），总消费（TotalCharges），是否流失（Churn），性别，是否有伴侣，是否有家属，是否提供电话服务，多线服务，互联网服务类型（DSL, Fiber optic, No），在线安全，在线备份，设备保护，技术支持，流媒体电视，流媒体电影，合同类型，是否使用电子账单，支付方式等。
数据格式：CSV格式，文件名为churn.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，确保用户隐私。
该数据集特别适用于客户流失预测、客户行为分析和个性化营销策略研究。
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：适用于客户流失预测、用户画像分析、影响流失因素研究等学术研究。
行业应用：为电信行业提供数据支持，用于预测客户流失、优化客户挽留策略、提升客户生命周期价值。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户管理策略，优化营销活动，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、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掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，识别高风险客户，并制定相应的干预措施，以降低客户流失率，提高客户留存率。
