客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-kaihangzhao
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 预测模型, 行为分析, 电信行业, 回归分析, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了客户的使用情况、消费习惯和人口统计学信息，旨在用于客户流失预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，通常代表某个特定区域或国家的电信市场。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括但不限于：
通话相关指标：如平均通话时长、总通话分钟数、呼叫次数等。
消费相关指标：如平均账单金额、总收入、超额使用费用等。
用户行为指标：如漫游时长、客户服务次数等。
人口统计学信息：如居住类型、家庭收入、家庭成员数量、年龄等。
数据格式：CSV格式，文件名为data_for_regression.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化和清洗处理，以便进行回归分析和预测建模。
该数据集适合用于电信行业客户流失预测模型的构建和分析，以及用户行为分析和市场策略制定。
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：适用于电信行业客户流失预测、用户行为分析、客户生命周期价值评估等方面的学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其在客户关系管理、市场营销、风险控制等方面具有实用价值。
决策支持：支持电信企业进行客户挽留策略的制定、个性化产品推荐、服务优化等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测模型。
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，帮助企业优化客户服务、降低客户流失率，从而提升盈利能力和市场竞争力。
