电信客户流失预测数据集TelcoCustomerChurnPredictionDataset-aqleemkhan
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 用户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 客户关系管理, 商业智能, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的基本信息、服务使用情况、账单信息以及是否流失（Churn）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推断，可能来源于北美地区。
数据维度：包括客户ID、性别、是否为老年人、是否有伴侣、是否有家属、客户在网时长（tenure）、电话服务、多线服务、互联网服务、在线安全、在线备份、设备保护、技术支持、流媒体电视、流媒体电影、合同类型、无纸化账单、支付方式、月消费金额、总消费金额和是否流失等多个字段。
数据格式：CSV和XLSX格式，其中CSV文件名为WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行结构化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和客户关系管理等领域。
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：适用于客户流失预测、用户画像分析、影响流失因素研究等方面的学术研究。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其是在客户流失预警、个性化营销、客户挽回策略等方面。
决策支持：支持企业制定客户 retention 策略，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的案例，帮助学生理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于分析影响客户流失的关键因素，建立预测模型，从而帮助企业主动采取措施，降低客户流失率，提高客户满意度。
