客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-rakibuddin99
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, 数据挖掘, 预测模型, 电信行业, 客户关系管理, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的基本信息、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：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确说明地理位置，但通常代表某一特定电信运营商的用户数据。
数据维度：数据集包含20个特征，如“gender”（性别），“SeniorCitizen”（是否为老年人），“Partner”（是否有伴侣），“Dependents”（是否有家属），“tenure”（用户在该公司的时间），“PhoneService”（是否使用电话服务），“MultipleLines”（是否有多条线路），“InternetService”（互联网服务类型），“OnlineSecurity”（是否在线安全服务），“OnlineBackup”（是否在线备份），“DeviceProtection”（是否有设备保护），“TechSupport”（是否有技术支持），“StreamingTV”（是否观看电视直播），“StreamingMovies”（是否观看电影），“Contract”（合同类型），“PaperlessBilling”（是否无纸化账单），“PaymentMethod”（支付方式），“MonthlyCharges”（月消费），“TotalCharges”（总消费），以及“Churn”（是否流失，0表示未流失，1表示流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为new churn data.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析，以及构建机器学习模型。
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、用户行为分析、市场营销等领域的研究，如客户流失影响因素分析、用户画像构建等。
行业应用：为电信、互联网等行业提供数据支持，尤其是在客户流失预测、个性化营销、客户挽回等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的客户保留策略，优化用户体验，降低流失率。
教育和培训：作为数据挖掘、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理解客户流失预测的原理和方法。
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，并帮助企业实现客户价值最大化。
