电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-nuryeilz
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, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了客户的详细信息及其流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可泛化应用于不同地区的电信客户分析。
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、在网时长、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、电子账单、支付方式、月消费金额、总消费金额以及是否流失等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集可能来源于客户关系管理系统或公开的电信行业数据集，已进行数据脱敏处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和市场营销策略优化。
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模型、用户画像分析、影响流失因素研究等学术研究。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、服务优化等方面。
决策支持：支持电信企业制定客户流失预警机制，优化客户服务策略，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训材料，帮助学生理解客户流失预测的原理和应用。
此数据集特别适合用于预测客户流失的可能性，识别高风险客户，并制定针对性的挽留措施，从而提升客户生命周期价值。
