电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-shikhz
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 机器学习, 用户行为分析, 预测模型, 客户关系管理, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的使用情况、服务订阅信息以及最终是否流失（Churn）的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，可推测为某个或多个电信运营商的用户数据。
数据维度：包括用户是否订阅在线备份（OnlineBackup）、设备保护（DeviceProtection）、技术支持（TechSupport）、流媒体服务（StreamingTV和StreamingMovies）等服务，以及合同类型（Contract）、是否无纸化账单（PaperlessBilling）、支付方式（PaymentMethod）、月账单（MonthlyCharges）、总消费（TotalCharges）和最终是否流失（Churn）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，每个文件记录了用户属性和流失情况，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的电信行业相关数据集，经过整理和清洗，去除了敏感信息。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和客户关系管理等领域。
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行为分析、流失影响因素研究等学术研究，以及用户画像构建、流失预警模型等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其是在提高客户留存率、优化营销策略、个性化推荐服务等方面。
决策支持：支持电信企业制定客户挽回策略、改进服务质量、优化套餐设计等决策。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的实际应用。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，帮助用户识别高流失风险客户，从而采取针对性措施，提高客户满意度和忠诚度。
