电信用户流失预测数据集TelcoCustomerChurnPredictionDataset-karishma0795
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户分析, 机器学习, 分类预测, 数据挖掘, 客户关系管理, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的使用行为、账户信息以及是否流失的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据数据内容推测可能来自美国。
数据维度：数据集包括21个字段，如客户ID（customerID）、性别（gender）、是否为老年人（SeniorCitizen）、是否有配偶（Partner）、是否有家属（Dependents）、用户在网时长（tenure）、电话服务（PhoneService）、多线服务（MultipleLines）、网络服务（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）、付款方式（PaymentMethod）、月消费（MonthlyCharges）、总消费（TotalCharges）以及是否流失（Churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv，方便数据处理和分析。
数据来源：数据来源于公开的Kaggle数据集，已经过整理和清洗。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析和特征工程等任务。
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：适用于客户关系管理（CRM）和数据挖掘领域的学术研究，如用户流失预测模型构建、影响流失的关键因素分析等。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其适用于客户挽留策略制定、市场营销活动优化、客户细分等。
决策支持：支持企业根据数据分析结果制定更有效的客户管理策略，预测潜在流失客户，并采取针对性措施。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和流失预测方法。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型，并帮助企业优化客户关系管理策略，提升客户留存率。
