客户流失预测数据集WiseChurnDataset-olhash
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失，数据集，机器学习，预测分析，电信行业，客户行为，商业智能，决策支持
数据概述： 该数据集专注于客户流失预测，记录了电信行业客户的行为和流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个城市的电信运营商，包括不同地区的客户群体。
数据维度：数据集包括客户的基本信息（如年龄，性别，居住地），服务使用情况（如通话时长，数据用量，服务套餐），客户服务交互记录（如投诉次数，服务请求）以及客户流失状态（是否流失）。还包括历史客户行为数据，适用于流失预测模型训练。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电信运营商的公开客户数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于客户流失预测，客户行为分析，机器学习模型训练等领域，特别是在客户保留策略制定和商业决策支持中具有重要应用价值。
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：适用于客户流失原因分析，客户行为模式研究等学术研究，如客户满意度与流失关系，服务套餐对流失的影响等。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在客户保留策略优化，服务改进和市场营销方面。
决策支持：支持客户流失预测和策略优化，帮助运营商制定科学的客户保留措施和业务策略。
教育和培训：作为数据科学，商业分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测和相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索客户流失的规律与趋势，帮助用户实现准确的流失预测，优化客户保留策略，提高客户满意度和业务稳定性。
