移动用户流失分析数据集MobileUserAttritionAnalysisDataset-dheerajvamsi
数据来源：互联网公开数据
标签：移动通信，用户流失，数据集，客户行为，机器学习，数据分析，电信行业，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自移动通信运营商的用户流失数据，记录了用户的基本信息，使用行为及流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个地区，包括国内主要城市的移动用户。
数据维度：数据集包括用户ID，年龄，性别，入网时长，月消费金额，通话时长，短信数量，流量使用，合约类型，服务投诉次数等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于某移动通信运营商的公开数据，并已进行脱敏和标准化处理。
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，特别是在用户留存策略制定，客户细分及个性化服务推荐中具有重要价值。
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：适用于移动用户流失原因分析，客户行为模式研究等学术研究，如用户流失的影响因素分析，不同用户群体的流失特征等。
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，客户留存策略制定及个性化服务推荐方面。
决策支持：支持电信运营商的用户管理策略优化，帮助制定科学的套餐调整，服务改进和营销活动。
教育和培训：作为数据科学，商业分析及电信管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户流失预测，客户行为分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索移动用户流失的规律与成因，帮助用户实现精准的用户流失预测，优化客户留存策略，提升用户满意度和业务稳定性。
