电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-tarzon
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, 数据挖掘, 预测模型, 客户画像, 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和流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为一段时间内的用户行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为某个或多个电信运营商的用户数据。
数据维度：数据集包括20个字段，涵盖用户的人口统计学信息、服务使用情况、账单信息和流失状态。主要字段包括：customerID（用户ID）、gender（性别）、SeniorCitizen（是否为老年人）、Partner（是否有配偶）、Dependents（是否有家属）、tenure（用户在网时长）、PhoneService（是否开通电话服务）、MultipleLines（是否开通多线服务）、InternetService（互联网服务类型）、OnlineSecurity（在线安全服务）、OnlineBackup（在线备份服务）、DeviceProtection（设备保护服务）、TechSupport（技术支持服务）、StreamingTV（流媒体电视服务）、StreamingMovies（流媒体电影服务）、Contract（合同类型）、PaperlessBilling（是否无纸化账单）、PaymentMethod（支付方式）、MonthlyCharges（月消费）、TotalCharges（总消费）、Churn（是否流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开的数据集分享平台，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分、行为分析等方面的研究。
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：适用于电信行业客户流失预测、客户生命周期价值分析等研究，以及用户行为模式分析。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于构建客户流失预测模型、优化营销策略、提升客户满意度。
决策支持：支持电信行业的决策制定，帮助运营商识别高流失风险客户，采取针对性挽留措施。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的教学案例，帮助学生和研究人员熟悉电信行业数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响用户流失的关键因素，构建预测模型，并制定有效的客户挽留策略，从而提升用户留存率和客户满意度。
