用户行为电信数据流失预测数据集TelecomChurnPredictionDataset-santhraul
数据来源：互联网公开数据
标签：电信, 用户流失, 行为分析, 预测模型, 数据挖掘, 客户关系管理, 机器学习, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自电信运营商的客户行为数据，记录了用户在一定时间内的通话、充值、消费等详细信息，用于分析和预测用户流失。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖了从第6个月到第9个月的连续时间段，其中第6、7、8个月的数据为历史数据，第9个月数据为预测目标。
地理范围：数据未明确指出具体地区，但可以推断为某个电信运营商的用户数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
通话记录：用户在不同时间段的呼叫时长、通话类型（本地、长途、漫游等）。
充值记录：用户的充值次数、充值金额、最近一次充值时间等。
消费记录：用户的ARPU（Average Revenue Per User，每用户平均收入）等。
用户基本信息：如手机号码、用户所属区域等。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn_data.csv，包含100多个字段，便于数据分析和建模。另外，DataDictionary-TelecomChurn.xlsx文件提供了对数据字段的详细解释说明。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未在提供信息中指明，但数据经过了整理和脱敏处理。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析以及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：适用于用户流失预测、客户细分、行为模式分析等方面的学术研究，如构建流失预测模型、探索用户生命周期等。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，尤其在用户流失预警、精准营销、客户关系管理等方面。
决策支持：支持电信运营商制定更有效的客户挽留策略，优化套餐设计，提高用户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户流失的影响因素，预测用户流失的可能性，并为电信运营商提供数据驱动的决策支持，以降低用户流失率、提升客户价值。
