客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-muki2003
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 电信行业, 机器学习, 数据挖掘, 用户画像, 预测模型, 客户关系管理
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、服务使用情况以及是否流失的标记。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间点的用户快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理区域，通常代表通用客户行为模式。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户身份信息（customerID, gender, SeniorCitizen），客户服务信息（PhoneService, MultipleLines, InternetService, OnlineSecurity, OnlineBackup, DeviceProtection, TechSupport, StreamingTV, StreamingMovies），合同信息（Contract, PaperlessBilling, PaymentMethod），消费信息（MonthlyCharges, TotalCharges）以及流失标记（Discontinued）。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset.csv，便于数据分析和处理。该数据集已进行初步整理，适合直接用于建模和分析。
该数据集适合用于客户流失预测和用户行为分析。
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、用户画像构建等领域的研究，如客户流失影响因素分析、不同细分客户群体的行为差异研究等。
行业应用：可以为电信、金融、零售等行业提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）和客户挽回策略制定方面具备实用价值。
决策支持：支持企业制定更精准的客户挽留策略，优化营销活动，提高客户生命周期价值。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的原理和应用。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化客户服务，提升客户留存率。
