客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-mariasemeniuk
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 机器学习, 客户分析, 预测模型, 行为分析, 数据挖掘, 商业智能, 风险管理
数据概述：
该数据集包含客户相关信息，用于预测客户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据特征推测可能源于某个电信或互联网服务提供商。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如客户服务周期（ClientPeriod）、月消费金额（MonthlySpending）、总消费金额（TotalSpent）、客户性别（Sex）、是否为老年客户（IsSeniorCitizen）、是否有伴侣（HasPartner）、是否有子女（HasChild）、是否有电话服务（HasPhoneService）、是否有多个电话号码（HasMultiplePhoneNumbers）、是否有互联网服务（HasInternetService）、是否有在线安全服务（HasOnlineSecurityService）、是否有在线备份（HasOnlineBackup）、是否有设备保护（HasDeviceProtection）、是否有技术支持（HasTechSupportAccess）、是否有在线电视（HasOnlineTV）、是否有电影订阅（HasMovieSubscription）、是否签订合同（HasContractPhone）、是否无纸化账单（IsBillingPaperless）、支付方式（PaymentMethod）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和my_submission_catboost_3.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于客户行为记录，经过匿名化处理，用于预测客户流失。该数据集适合用于客户流失预测建模。
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，例如客户流失预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为电信、互联网服务、金融等行业提供数据支持，尤其适用于客户挽留、个性化营销、风险管理等方面。
决策支持：支持企业进行客户流失风险评估，制定针对性的挽留策略，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测方法。
此数据集特别适合用于构建和优化客户流失预测模型，帮助企业识别高风险客户，并采取有效措施降低客户流失率。
