电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-justingunderson
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, 分类模型, 客户生命周期价值, 数据挖掘, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的基本信息、服务使用情况、账单信息以及用户是否流失的标签。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范围，但从数据特征推测可能来源于美国或其他西方国家。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：用户是否为老年人（Senior Citizen）、是否有配偶（Partner）、是否有家属（Dependents）、在网时长（Tenure Months）、电话服务（Phone Service）、多线服务（Multiple Lines）、互联网服务（Internet Service）、在线安全（Online Security）、在线备份（Online Backup）、设备保护（Device Protection）、技术支持（Tech Support）、流媒体电视（Streaming TV）、流媒体电影（Streaming Movies）、合同类型（Contract）、无纸化账单（Paperless Billing）、支付方式（Payment Method）、月账单费用（Monthly Charges）、客户生命周期价值（CLTV）以及是否流失（Churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-churn-ml.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析和客户价值评估等研究。
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、流失原因探索、客户生命周期价值研究等学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于构建用户流失预测模型、优化客户挽留策略、提升客户满意度。
决策支持：支持电信企业在市场营销、客户服务和产品优化方面的决策，实现精准营销和风险控制。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和客户关系管理课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
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，并为电信运营商提供数据驱动的决策支持，从而降低用户流失率，提升盈利能力。
