电信用户流失预测数据集-用户行为分析及流失预警-2023年
数据来源：互联网公开数据
标签：电信,用户流失,客户,行为分析,预测,机器学习,Churn,用户画像,大数据
数据概述：
本数据集旨在支持电信行业的用户流失预测分析，涵盖了用户在一段时间内的详细行为数据。数据集主要聚焦于印度和东南亚市场，这些市场通常采用预付费模式，用户流失的定义和预测更具挑战性。数据集包含用户在一段时间内的通话记录、短信使用、移动互联网使用、充值记录等关键指标，这些数据被用于构建预测模型，识别潜在的流失用户。
数据用途概述：
该数据集主要用于电信行业的用户流失预测，通过分析用户行为模式，识别高风险流失用户，从而采取有针对性的挽留措施。具体应用场景包括：
1. 用户流失预测模型构建：利用机器学习算法，构建预测模型，预测用户在未来是否会流失。
2. 用户画像分析：通过分析不同用户的行为特征，构建用户画像，了解不同用户群体的行为模式。
3. 流失原因分析：识别导致用户流失的关键因素，例如资费、服务质量等。
4. 个性化营销：根据用户的行为特征和流失风险，制定个性化的营销策略，提高用户留存率。
5. 商业决策支持：为电信公司的市场营销、产品设计、客户服务等提供数据支持，辅助决策。
