客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-ayushnigam01
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 用户行为分析, 机器学习, 预测模型, 客户关系管理, 数据挖掘, 二分类, 电信行业
数据概述：
该数据集包含模拟的客户数据，记录了客户的基本信息和使用行为，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态客户快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但包含“Los Angeles”、“New York”、“Miami”、“Chicago”等城市，推测为美国地区。
数据维度：包括“CustomerID”（客户ID）、“Name”（客户姓名）、“Age”（年龄）、“Gender”（性别）、“Location”（所在城市）、“Subscription_Length_Months”（订阅时长，单位：月）、“Monthly_Bill”（月账单金额）、“Total_Usage_GB”（总使用流量，单位：GB）、“Churn”（是否流失，0代表未流失，1代表已流失）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为customer_churn_large_dataset.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适用于客户流失预测、用户行为分析等领域的研究。
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、用户画像分析、影响客户流失因素的研究等学术研究。
行业应用：为电信、互联网服务等行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理、市场营销、风险控制等方面。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略、优化产品服务、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测的原理与实践。
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，并评估不同策略对客户留存率的影响，从而帮助企业实现客户价值最大化。
