电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-engahmedelzoz
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, 数据建模, 客户关系管理, 预测分析, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的详细信息以及他们是否流失（Churn）的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的数据快照。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但从数据内容推测，可能来源于美国。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、服务使用情况、合同信息、账单信息以及流失状态等多个维度的数据。具体字段包括：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）、在网时长（tenure）、是否使用电话服务（PhoneService）、多线服务（MultipleLines）、互联网服务（InternetService）、在线安全服务（OnlineSecurity）、在线备份服务（OnlineBackup）、设备保护服务（DeviceProtection）、技术支持服务（TechSupport）、流媒体电视服务（StreamingTV）、流媒体电影服务（StreamingMovies）、合同类型（Contract）、是否无纸化账单（PaperlessBilling）、支付方式（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，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于客户流失预测的建模和分析。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析以及相关领域的模型构建和研究。
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：适用于客户流失预测、客户行为分析等方面的学术研究，如流失原因分析、影响因素挖掘等。
行业应用：可用于电信行业客户关系管理，例如，预测客户流失风险、制定挽留策略、提升客户满意度等。
决策支持：支持电信企业进行数据驱动的决策，优化营销策略、改善服务质量。
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，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测的技术。
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，帮助企业主动采取措施，降低客户流失率，提高客户终身价值。
