客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-thomaschxu
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 客户分析, 机器学习, 预测模型, 客户关系管理, 数据挖掘, 商业智能, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含客户相关信息，记录了可能用于预测客户流失的变量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的客户属性数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为通用客户数据。
数据维度：数据集包含多个字段，如客户年龄（Age）、总购买额（Total_Purchase）、客户经理（Account_Manager）、服务年限（Years）、网站数量（Num_Sites）、注册日期（Onboard_date）、所在地区（Location）和公司名称（Company）。
数据格式：数据集包括CSV和TXT两种格式，其中CSV格式的new_customers.csv包含结构化数据，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和数据建模等领域。
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、市场营销策略等领域的学术研究，例如客户流失预测模型构建、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为电信、金融、电商等行业提供数据支持，尤其在客户挽留、个性化营销、客户细分等应用方面。
决策支持：支持企业制定客户关系管理策略，优化客户服务，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，识别高风险客户，并制定相应的干预措施，以降低客户流失率。
