客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-arturoguerrero1905
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 机器学习, 客户关系管理, 预测模型, 数据挖掘, 客户画像, 行业分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了客户的基本信息、消费行为以及是否流失的记录。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未限定具体地区，但可推测为通用电信服务场景。
数据维度：数据集包含“ID”（客户唯一标识）、“CHURN”（是否流失，T代表流失，F代表未流失）、“Gender”（性别）、“Status”（婚姻状态）、“Children”（子女数量）、“Est Income”（预估收入）、“Car Owner”（是否有车）、“Age”（年龄）、“LongDistance”（长途通话费用）、“International”（国际通话费用）、“Local”（本地通话费用）、“Dropped”（通话掉线次数）、“Paymethod”（支付方式）、“LocalBilltype”（本地账单类型）、“LongDistanceBilltype”（长途账单类型）、“Usage”（总通话时长）和“RatePlan”（套餐类型）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为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、客户细分、客户生命周期价值分析等研究。
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、客户行为分析等领域的学术研究，如流失原因分析、影响因素研究等。
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、市场营销、客户挽回策略制定等。
决策支持：支持电信企业基于数据进行决策，如制定个性化营销方案、优化客户服务流程、降低客户流失率等。
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素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的实践应用。
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，以及评估不同策略对客户留存的影响，从而帮助企业优化客户管理策略。
