电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-techinfoguruyash
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, 数据挖掘, 机器学习, 预测模型, 用户行为, 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，记录了用户的流失情况及其相关特征，用于构建用户流失预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时期的用户快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，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“Churn”（用户是否流失）、“AccountWeeks”（用户账户开户时长）、“ContractRenewal”（是否续约）、“DataPlan”（是否订购数据套餐）、“DataUsage”（数据使用量）、“CustServCalls”（客服电话次数）、“DayMins”（白天通话时长）、“DayCalls”（白天通话次数）、“MonthlyCharge”（月消费）、“OverageFee”（超额费用）、“RoamMins”（漫游时长）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为telecom_churn.csv，方便数据分析和模型构建。
该数据集适用于用户流失预测、客户行为分析等领域，可用于建立预测模型，辅助电信运营商进行客户挽留策略的制定。
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、流失原因研究等学术研究，例如用户流失影响因素分析、流失预测模型评估等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、市场营销、风险控制等方面。
决策支持：支持电信运营商进行客户细分、精准营销、个性化服务推荐等决策，从而降低用户流失率。
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材料，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探索用户流失的影响因素，构建和优化流失预测模型，从而帮助电信运营商实现精准营销、降低用户流失率，提升盈利能力。
