客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionData-sonicefish
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 客户关系管理, 电信行业, 数据分析
数据概述：
该数据集包含客户行为数据，记录了客户的个人信息、服务使用情况以及是否流失等关键信息，用于客户流失预测分析。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客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为电信行业客户数据。
数据维度：包括客户ID、个人信息（如年龄、性别）、服务使用详情（如通话时长、流量使用）、账单信息、是否流失（二元变量，1代表流失，0代表未流失）等。
数据格式：CSV格式，文件名为data_input.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构和内容符合行业标准，并已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户流失预测研究和模型构建。
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、行为分析、用户画像等相关领域的学术研究。
行业应用：为电信、金融等行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理、市场营销、风险控制等领域。
决策支持：支持企业识别高流失风险客户，制定针对性的挽留策略，优化客户生命周期价值。
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数据，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户行为与流失之间的关联性，帮助用户构建预测模型，提高客户留存率。
