电信用户流失预测数据集TelecomChurnPredictionDataset-vinaypratap
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 数据分析, 客户关系管理, 行为预测, 时间序列分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户在一段时间内的通话、充值、消费等详细信息，用于分析和预测用户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖了6个月的时间范围，具体为第6个月到第9个月（标记为6、7、8、9）。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但根据数据内容推测可能来自某个特定区域的电信运营商。
数据维度：数据集包含用户的手机号码、用户所在区域ID、以及大量与用户行为相关的指标，包括：
通话记录：包括本地、长途、国际通话的时长和费用。
充值记录：包括充值次数、充值金额、最近一次充值金额等。
消费记录：包括ARPU（每用户平均收入）等。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn_data.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的学术研究或行业竞赛，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于电信用户流失预测、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：适用于电信行业用户行为分析、流失预测模型的构建与优化、以及客户细分等研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，特别是在用户流失预警、个性化营销、客户挽留策略制定等方面。
决策支持：支持电信行业的市场决策、产品优化和客户服务策略的制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户流失的规律。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，通过构建预测模型来提高用户挽留的成功率，并优化客户生命周期价值。
