客户流失预测样本数据集CustomerChurnPredictionSampleDataset-visualcomments
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, 客户关系管理, 数据预测, 样本数据, 行为建模, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含客户流失预测的样本数据，记录了客户相关的行为信息和流失状态。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确时间范围，可视为静态的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，通常代表某个客户群体或服务区域。
数据维度：数据集包含客户的各种属性和行为数据，如客户ID、消费记录、服务使用情况等，以及一个指示客户是否流失的标签。
数据格式：数据集以CSV和PKL两种格式提供，CSV文件为df_sample.csv，PKL文件为df_sample.pkl，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于客户关系管理（CRM）系统或相关业务系统，已进行脱敏处理和特征工程。
该数据集适合用于客户流失预测模型构建和用户行为分析。
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、用户行为分析等领域的学术研究，如流失原因分析、预测模型优化等。
行业应用：可以为电信、金融、电商等行业提供数据支持，特别是在客户挽回、个性化营销等方面。
决策支持：支持企业进行客户流失风险评估和制定相应的挽留策略。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生理解客户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，并为企业提供客户流失预警和干预措施。
