电信客户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-imohammed21
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 客户行为分析, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 行为数据, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的客户数据，记录了客户的详细使用情况和流失状态。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：数据未限定具体区域，但数据特征反映了电信服务的普遍性。
数据维度：包括客户的个人信息、通话记录、服务套餐信息以及流失状态等。具体字段包括：州（state）、账户时长（account length）、区号（area code）、电话号码（phone number）、国际漫游计划（international plan）、语音邮件计划（voice mail plan）、语音邮件消息数量（number vmail messages）、白天通话时长（total day minutes）、白天通话次数（total day calls）、白天通话费用（total day charge）、晚上通话时长（total eve minutes）、晚上通话次数（total eve calls）、晚上通话费用（total eve charge）、夜间通话时长（total night minutes）、夜间通话次数（total night calls）、夜间通话费用（total night charge）、国际通话时长（total intl minutes）、国际通话次数（total intl calls）、国际通话费用（total intl charge）、客服电话次数（number customer service calls）和流失标记（Churn Flag）。
数据格式：CSV格式，文件名为churncsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了预处理和结构化，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测和客户行为分析。
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、电信服务优化等领域的研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，帮助其识别潜在流失客户、优化服务套餐、提升客户满意度。
决策支持：支持电信行业的客户关系管理（CRM）和市场营销策略的制定，例如个性化营销活动、挽回客户策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解客户流失预测的建模流程。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，分析影响客户流失的关键因素，并为电信运营商提供数据驱动的决策支持。
