电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-akshayalpha
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, 二分类, 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，记录了不同客户的详细信息以及他们是否在特定时间段内流失。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，但可推测为某个电信运营商的客户数据。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、账户信息、服务使用情况、账单信息以及是否流失（Churn）等多个维度的数据。具体字段包括：customerID, gender, SeniorCitizen, Partner, Dependents, tenure, PhoneService, MultipleLines, InternetService, OnlineSecurity, OnlineBackup, DeviceProtection, TechSupport, StreamingTV, StreamingMovies, Contract, PaperlessBilling, PaymentMethod, MonthlyCharges, TotalCharges, Churn。
数据格式：CSV格式，文件名为Telecom_customer_churn.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
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的研究。
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：适用于客户流失预测、用户行为分析等方面的学术研究，例如构建流失预测模型、分析影响客户流失的关键因素等。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在客户流失预警、个性化营销、客户挽回策略等方面。
决策支持：支持电信运营商制定更有效的客户 retention 策略，优化客户服务，提升客户满意度。
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理解客户流失的规律。
此数据集特别适合用于构建和评估客户流失预测模型，帮助用户识别高风险客户，制定针对性的挽留措施，从而降低客户流失率。
