客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-amirhosseinpzh1998
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, 客户关系管理, 数据挖掘, 预测模型, 客户画像
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、账单信息以及客户是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据未限制具体地理区域，但通常反映了电信行业客户的典型特征。
数据维度：包括性别（gender）、是否为老年人（SeniorCitizen）、是否有伴侣（Partner）、是否有家属（Dependents）、客户在网时长（tenure）、电话服务（PhoneService）、多线服务（MultipleLines）、互联网服务（InternetService）、在线安全（OnlineSecurity）、在线备份（OnlineBackup）、设备保护（DeviceProtection）、技术支持（TechSupport）、流媒体电视（StreamingTV）、流媒体电影（StreamingMovies）、合同类型（Contract）、无纸化账单（PaperlessBilling）、支付方式（PaymentMethod）、月消费（MonthlyCharges）、总消费（TotalCharges）和是否流失（Churn）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为IT_customer_churn.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和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、客户生命周期价值分析等方面的学术研究。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其适用于客户流失预警、个性化营销、客户挽回策略制定等。
决策支持：支持电信行业的决策制定，帮助优化客户服务、提高客户满意度、降低客户流失率。
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了解客户流失预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，并进行客户细分，从而实现精准营销和客户关系管理优化。
