电信用户流失预测数据集TelecomChurnPredictionDataset-pranay969
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户行为分析, 预测模型, 机器学习, 运营商, 通话记录, 消费数据
数据概述：
该数据集包含来自电信运营商的用户行为数据，记录了用户在一定时间内的通话、短信、上网等使用情况，以及充值消费等相关信息，用于用户流失预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了6个月的客户行为数据，时间范围从第6个月到第9个月。
地理范围：数据未明确指出具体区域，但可以推断为某个电信运营商的用户数据。
数据维度：数据集包含了用户通话时长、消费金额、充值次数、漫游情况、网络使用情况等多种维度的数据，以及用户在每个月的平均收入（ARPU）。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn_data.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于电信用户流失预测研究。
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：适用于电信行业用户行为分析、客户流失预测等方面的学术研究，例如研究不同用户行为特征对流失的影响。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场营销、客户挽留等方面。
决策支持：支持电信运营商制定针对性的客户挽留策略，优化客户服务，提升用户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握用户流失预测的方法。
此数据集特别适合用于构建用户流失预测模型，探索用户行为与流失之间的关系，帮助企业实现更精准的客户管理和营销策略。
