移动网络用户流失预测数据集ChurnPredictionforMobileNetworkDataset-suryaabd
数据来源：互联网公开数据
标签：电信行业，用户流失，数据集，机器学习，客户分析，预测模型，数据挖掘，商业智能
数据概述： 该数据集记录了移动网络运营商的用户数据，主要用于预测用户流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的移动网络用户，具体包括不同运营商的用户群体。
数据维度：数据集包括用户的个人信息，使用行为，服务订阅情况等变量，如年龄，性别，通话时长，数据流量使用量，账单金额，客户服务记录等。还包括用户是否流失的二分类标签。
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：数据来源于移动网络运营商的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电信行业的用户流失预测，客户行为分析及机器学习模型训练等领域，尤其在构建预测模型，优化客户保留策略方面具有重要应用价值。
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：适用于用户流失原因分析，客户行为模式研究等学术研究，如预测用户流失的高风险因素，客户满意度与流失率的关系等。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，特别是在用户流失预警，客户保留策略制定，套餐优化等方面。
决策支持：支持用户流失风险管理，客户价值评估及服务改进策略的制定。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析，预测建模及客户关系管理技术。
此数据集特别适合用于探索移动网络用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，降低用户流失率，提高用户满意度和运营商盈利能力。
