客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-amoghaammava
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, 客户关系管理, 预测模型, 数据挖掘, 行业分析, 营销策略
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了客户的基本信息、服务使用情况、账单信息以及客户是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内客户行为的快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推测为电信服务市场。
数据维度：包括客户ID、年龄、在网时长（Tenure）、服务使用情况（Service Usage）、月账单费用（Monthly Charges）、总费用（Total Charges）、合同类型（Contract Type）、支付方式（Payment Method）和是否流失（Churn）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Group5_customer_churn_data_cleaned.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和客户关系管理等领域。
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模型的研究，以及用户行为与流失因素的分析。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其是在预测客户流失、制定挽留策略、优化客户服务等方面。
决策支持：支持企业进行客户关系管理策略的制定和优化，提高客户 retention rate（客户留存率）。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和客户关系管理课程的案例，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程。
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，从而帮助企业主动采取措施，降低客户流失率，实现可持续发展。
