客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-studymart
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 客户分析, 机器学习, 预测模型, 用户行为, 数据挖掘, 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，记录了客户的个人信息、服务使用情况、账单信息以及是否流失（Churn）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被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，但从数据内容推测可能来源于北美地区。
数据维度：数据集包含客户ID、性别、是否为老年人、是否有配偶、是否有家属、在网时长、电话服务、多线服务、网络服务、在线安全、在线备份、设备保护、技术支持、流媒体电视、流媒体电影、合同类型、电子账单、支付方式、月消费金额、总消费金额以及是否流失等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Customer-Churn-Prediction.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于客户流失预测研究。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析、客户细分等研究。
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、特征重要性分析等方面的学术研究。
行业应用：可以为电信、互联网服务等行业提供数据支持，尤其是在客户挽留、个性化营销、客户关系管理等方面。
决策支持：支持企业制定客户流失管理策略、优化服务套餐、提升客户满意度。
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材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程。
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，并评估不同干预措施的效果，从而帮助企业降低客户流失率，提升盈利能力。
