用户流失预测电话通讯数据集ChurnPredictionTelecommunicationDataset-trcook
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信, 客户行为分析, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 电话通讯
数据概述：
该数据集包含用户在电话通讯服务上的详细记录，主要用于预测用户流失。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但从字段内容推断，可能来源于北美地区。
数据维度：数据集包含多项用户行为指标，如账户信息（州、区号、账户时长等）、通话记录（日间、夜间、国际通话时长与费用）、客户服务交互、是否开通国际漫游和语音信箱、以及用户是否流失等。
数据格式：CSV格式，文件名为Churn_Callscsv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle数据集，经过了预处理，可以直接用于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析和电信行业的数据挖掘研究。
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：适用于电信行业用户行为分析、流失原因研究等方面的学术研究。
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测、客户关系管理、个性化营销等方面。
决策支持：支持电信运营商的决策制定，包括制定挽留策略、优化服务套餐等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户流失预测。
此数据集特别适合用于构建用户流失预测模型，帮助企业识别高流失风险用户并采取相应措施，提升客户留存率。
