客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-thomaspatterson
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 客户行为分析, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 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数据，记录了客户的详细信息以及他们是否流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但通常代表美国地区的电信客户数据。
数据维度：包括客户的州（State）、账户时长（Account Length）、区号（Area Code）、电话号码（Phone）、国际套餐（Int'l Plan）、语音邮件套餐（VMail Plan）、语音邮件消息数量（VMail Message）、白天通话时长（Day Mins）、白天通话次数（Day Calls）、白天费用（Day Charge）、晚上通话时长（Eve Mins）、晚上通话次数（Eve Calls）、晚上费用（Eve Charge）、夜间通话时长（Night Mins）、夜间通话次数（Night Calls）、夜间费用（Night Charge）、国际通话时长（Intl Mins）、国际通话次数（Intl Calls）、国际通话费用（Intl Charge）、客服电话次数（CustServ Calls）和是否流失（Churn?）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为churn.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和商业智能研究。
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：适用于电信行业客户流失预测相关的学术研究，如客户流失影响因素分析、预测模型构建与评估等。
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（CRM）、客户挽留策略制定、市场营销活动优化等方面。
决策支持：支持电信企业进行客户生命周期管理、风险预警和客户价值评估，从而优化运营策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生掌握客户流失预测模型的构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索客户流失的潜在原因，构建预测模型，并评估不同因素对客户流失的影响，从而帮助企业降低客户流失率，提高盈利能力。
