电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-nursaba
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 机器学习, 用户行为分析, 数据挖掘, 预测模型, 客户关系管理, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，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）的标记。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段内容推测可能来自某个或多个国家/地区的电信运营商。
数据维度：数据集包括20个字段，如客户ID（customerID）、性别（gender）、是否为老年人（SeniorCitizen）、是否已婚（Partner）、是否有家属（Dependents）、在网时长（tenure）、电话服务（PhoneService）、多线服务（MultipleLines）、互联网服务（InternetService）、在线安全（OnlineSecurity）、在线备份（OnlineBackup）、设备保护（DeviceProtection）、技术支持（TechSupport）、流媒体电视（StreamingTV）、流媒体电影（StreamingMovies）、合同类型（Contract）、电子账单（PaperlessBilling）、支付方式（PaymentMethod）、月消费（MonthlyCharges）、总消费（TotalCharges）以及流失与否（Churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为customer_churn.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但已进行结构化处理，适合用于客户流失预测模型的构建和分析。
该数据集适合用于电信客户流失预测，客户细分，以及用户行为分析。
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、用户行为分析、电信行业市场研究等领域的学术研究。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，用于构建客户流失预测模型，优化客户关系管理（CRM）策略，提高客户留存率。
决策支持：支持电信运营商制定更有针对性的营销策略、客户挽回计划，并进行服务优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，并分析客户流失的关键驱动因素，从而帮助运营商优化客户管理和提升盈利能力。
