客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-rosemalakhova
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为预测, 用户画像, 机器学习, 数据挖掘, 电信行业, 客户关系管理, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的基本信息、消费行为、服务使用情况等，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但数据特征体现了典型的电信服务使用模式，具有普遍适用性。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
客户人口统计学信息（如性别、是否为老年人、是否有配偶/子女）；
账户信息（如客户服务期限、合同类型、是否使用电子账单等）；
服务使用信息（如是否开通电话服务、互联网服务、各种增值服务等）；
消费信息（如月消费金额、总消费金额）；
目标变量：Churn（是否流失，Yes/No）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和submission.csv（提交文件）。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和机器学习建模。
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、特征重要性分析等学术研究，以及探索客户流失的影响因素。
行业应用：为电信、互联网等行业提供数据支持，用于构建客户流失预测模型，优化客户挽留策略，提升客户生命周期价值。
决策支持：支持企业进行客户关系管理（CRM）策略制定，例如针对高流失风险客户进行个性化营销或提供优惠活动。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，分析影响客户流失的关键因素，并制定有效的客户挽留策略，从而降低客户流失率，提升企业盈利能力。
