客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-aftahiislam
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, 订阅服务
数据概述：
该数据集包含来自电信或订阅服务行业的客户数据，记录了客户的个人信息、服务使用情况、账单支付情况以及最终是否流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地域，但可推测为全球范围内的客户行为数据。
数据维度：数据集包括“CustomerID”（客户ID）、“Age”（年龄）、“Gender”（性别）、“Tenure”（客户服务时长）、“Usage Frequency”（使用频率）、“Support Calls”（客服通话次数）、“Payment Delay”（支付延迟天数）、“Subscription Type”（订阅类型）、“Contract Length”（合同期限）、“Total Spend”（总消费金额）、“Last Interaction”（最后一次交互时间）和“Churn”（是否流失，1代表流失，0代表未流失）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为customer_churn_dataset-training-master.csv（训练集）和customer_churn_dataset-testing-master.csv（测试集），便于模型训练与评估。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，可以直接用于数据分析和建模。
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、用户行为模式分析等学术研究，如对比不同模型的预测性能、分析影响客户流失的关键因素等。
行业应用：为电信、金融、电商等行业提供数据支持，尤其适用于客户挽留策略制定、个性化营销方案设计、客户生命周期价值评估等。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户管理策略，优化客户服务，降低客户流失率，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测的技能。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，探索客户流失的影响因素，帮助企业优化客户关系管理策略，提高客户留存率。
