电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-mariemashraf
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, 行为预测, 数据挖掘, 机器学习, 客户关系管理, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自Orange电信公司的数据，记录了用户在一段时间内的通话行为、账户信息以及是否流失（Churned）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了用户一段时间内的行为记录，可用于静态流失预测分析。
地理范围：数据未指明具体的地理范围，但可推测为Orange电信公司的服务区域。
数据维度：数据集包括用户账户信息、通话时长、通话次数、费用以及是否订购国际漫游、语音信箱等服务，以及客户服务呼叫次数等，最终目标变量为“churned”，表示用户是否流失。
数据格式：CSV格式，文件名为Orange_Telecom_Churn_Data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，方便用户直接使用。
该数据集适合用于电信行业的用户流失预测、客户行为分析和风险评估。
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、流失原因探究等研究，以及机器学习模型在流失预测方面的应用研究。
行业应用：为电信公司提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场营销、风险管理和客户挽留等方面。
决策支持：支持电信公司制定更有效的客户挽留策略，优化营销活动，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解用户流失预测的原理和应用。
此数据集特别适合用于构建用户流失预测模型，分析影响用户流失的关键因素，并根据分析结果制定相应的客户挽留策略，最终实现降低用户流失率的目标。
