客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-im2cool
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, 预测模型, 电信行业, 用户画像, 数据挖掘, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了客户的通话、短信、消费等信息，并标注了客户是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据来源未明确说明，但可推测为电信行业的用户数据，可能覆盖多个地区。
数据维度：数据集包括“Call Failure”（通话失败次数）、“Complains”（投诉次数）、“Subscription Length”（订阅时长）、“Charge Amount”（消费金额）、“Seconds of Use”（通话时长）、“Frequency of use”（通话频率）、“Frequency of SMS”（短信频率）、“Distinct Called Numbers”（通话的独立号码数量）、“Age Group”（年龄段）、“Tariff Plan”（资费套餐）、“Status”（用户状态）、“Age”（年龄）、“Customer Value”（客户价值）、“FN”、“FP”以及“Churn”（是否流失，0代表未流失，1代表流失）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Customer Churn.csv，便于数据分析和建模。
该数据集特别适合用于客户流失预测、用户行为分析和客户价值评估等任务。
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（CRM）和数据挖掘领域的学术研究，如用户流失预测模型构建、影响流失的关键因素分析等。
行业应用：为电信行业、互联网服务提供商等提供数据支持，尤其适用于客户挽回策略制定、个性化营销、用户画像分析等。
决策支持：支持企业制定客户流失预警系统，优化客户服务，提升客户留存率。
教育和培训：可作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解客户流失的内在规律。
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，帮助企业主动采取措施降低客户流失率，提升客户满意度。
