客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-phuongnhiuel2011
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 用户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 客户关系管理, 商业智能
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、账单信息以及客户是否流失（Churn）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一个静态的客户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，但从字段内容推测可能来源于英语国家或地区。
数据维度：数据集包括客户ID（customerID）、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）、是否开通电话服务（PhoneService）、是否有多条线路（MultipleLines）、互联网服务类型（InternetService）、是否开通在线安全服务（OnlineSecurity）、是否开通在线备份服务（OnlineBackup）、是否有设备保护服务（DeviceProtection）、是否有技术支持服务（TechSupport）、是否开通流媒体电视服务（StreamingTV）、是否开通流媒体电影服务（StreamingMovies）、合同类型（Contract）、是否无纸化账单（PaperlessBilling）、支付方式（PaymentMethod）、月消费（MonthlyCharges）、总消费（TotalCharges）和是否流失（Churn）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Customer_churn_dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于公开的数据集平台，适用于客户流失预测、用户行为分析等研究。
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、用户行为分析、客户细分等研究，能够帮助研究人员深入理解客户流失的影响因素。
行业应用：为电信、互联网等行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理、市场营销策略制定和客户挽回等方面。
决策支持：支持企业在客户流失预警、个性化服务推荐、定价策略优化等方面的决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践客户流失预测模型。
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，帮助企业降低客户流失率，提升客户满意度。
