客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-georgesaavedra
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 预测模型, 客户服务, 数据挖掘, 机器学习, 市场营销, 业务分析
数据概述：
该数据集包含客户相关数据，用于预测客户流失行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但从特征来看，可能与电信或互联网服务提供商有关。
数据维度：数据集包含多个特征，包括客户服务时长（months）、是否购买多项服务（multiple）、每月流量使用量（gb_mon）、是否购买安全服务（security）、备份服务（backup）、设备保护服务（protection）、技术支持（support）、无限流量套餐（unlimited）、合同类型（contract）、是否无纸化账单（paperless）、月消费金额（monthly）、客户满意度（satisfaction）、是否流失（churn_value），以及是否使用了不同的优惠套餐（offer_Offer A-offer_Offer E）、互联网类型（internet_type_DSL-internet_type_Fiber Optic-internet_type_None）和支付方式（payment_Credit Card-payment_Mailed Check）。
数据格式：CSV格式，文件名为churndata_processed.csv，方便数据分析和建模。
数据来源于客户行为记录，经过预处理，适用于客户流失预测模型的构建与评估。
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：适用于客户关系管理、市场营销策略分析等领域的研究，例如客户流失影响因素分析、流失预测模型构建等。
行业应用：为电信、互联网服务等行业提供数据支持，用于优化客户服务、制定挽留策略、提高客户留存率。
决策支持：支持企业进行客户流失风险评估，辅助决策者制定针对性的营销策略和客户关怀计划。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实践案例，帮助学生和从业人员掌握客户流失预测方法。
此数据集特别适合用于构建和评估客户流失预测模型，以识别高风险客户，并制定相应的干预措施，从而提高客户的生命周期价值。
