移动公司客户留存数据集MobileCompanyCustomersRetentionDataset-sourabhsabharwal
数据来源：互联网公开数据
标签：客户留存，数据集，电信行业，客户分析，机器学习，客户行为，数据挖掘，营销策略
数据概述： 该数据集包含来自移动通信公司的客户数据，记录了客户的基本信息，服务使用情况以及客户流失情况。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和地区的移动通信用户。
数据维度：数据集包括客户ID，年龄，性别，入网时间，月消费金额，使用流量，通话时长，服务投诉次数，客户满意度评分，是否流失等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于移动通信公司的客户管理系统，已进行匿名化和清洗处理。
该数据集适合用于电信行业的客户留存分析，客户行为研究及机器学习建模等领域的应用，尤其在客户流失预测，营销策略优化等方面具有重要价值。
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：适用于客户留存分析，客户行为建模等学术研究，如客户流失原因分析，客户满意度影响因素研究等。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在客户流失预测，精准营销和客户服务改进方面。
决策支持：支持移动通信公司的客户留存策略制定和优化，帮助运营商制定科学的客户挽留措施。
教育和培训：作为市场营销，数据挖掘及客户关系管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析，客户价值评估等方法。
此数据集特别适合用于探索移动通信行业客户留存的影响因素和规律，帮助用户实现客户流失预测和精准营销，提升客户满意度和留存率，增强企业竞争力。
