客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-shiyamey
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 用户行为, 客户画像, 机器学习, 预测模型, 电信行业, 数据分析, 留存分析
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、服务使用情况以及流失状态。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：数据覆盖范围未知，但包含美国地区的邮政编码和城市信息。
数据维度：数据集包括客户ID、性别、年龄、婚姻状况、家庭成员数量、城市、邮编、经纬度、推荐数量、在网时长、优惠活动、电话服务、长途电话费用、多线服务、互联网服务、互联网类型、月均下载量、在线安全、在线备份、设备保护计划、高级技术支持、流媒体电视、流媒体电影、流媒体音乐、无限流量、合同类型、电子账单、支付方式、月消费、总消费、退款总额、额外流量费用、总长途电话费用、总收入、客户状态、流失类别、流失原因等。
数据格式：CSV格式，文件名为customer_churn.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据集的来源未知，但数据经过整理，便于分析。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分、用户行为分析等。
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、用户行为分析、市场营销策略研究等方面的学术研究。
行业应用：为电信行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、用户留存、市场营销策略优化等方面。
决策支持：支持企业制定客户挽回策略、优化产品和服务、提高客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测模型。
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，并制定相应的干预措施，从而提高客户留存率，优化业务决策。
