客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-aalleti
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 用户行为分析, 电信行业, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 用户画像, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了客户的详细信息及其流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据覆盖美国多个城市，包括城市、州、县等地理信息。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、服务使用情况、账单信息、客户互动以及流失状态等多个维度，涵盖48个字段，如客户ID、年龄、收入、婚姻状况、性别、流失情况、每周中断时长、电子邮箱数量、联系次数、设备故障次数、是否为技术人员、合同类型、调制解调器使用情况、平板电脑使用情况、互联网服务类型、电话服务、多设备使用情况、在线安全服务、在线备份、设备保护、技术支持、流媒体电视、流媒体电影、无纸化账单、支付方式、服务时长、月消费金额、年度带宽使用量以及各项服务的使用评价等。
数据格式：CSV格式，文件名为churn.csv，方便数据分析和建模应用。
数据来源：数据来源于电信行业公开数据，已进行匿名化处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析、以及客户关系管理等领域的研究。
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、服务质量评估等学术研究，例如利用机器学习算法构建流失预测模型，分析影响客户流失的关键因素。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）系统，帮助企业识别高风险客户，制定挽留策略，优化客户服务流程。
决策支持：支持企业在营销策略制定、产品优化、客户服务改进等方面的决策，从而提升客户满意度和忠诚度，降低客户流失率。
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辅助材料，帮助学生和研究人员实践建模分析，理解客户流失的内在机制。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，建立预测模型，并制定针对性的客户挽留策略，帮助企业提升客户留存率。
