电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-aliounebadarapierre
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 客户关系管理, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户的各项消费习惯、通话记录、套餐使用情况等，并标注了用户是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从用户行为特征推断，可能涵盖一段时间的用户活动。
地理范围：数据可能来源于特定地区的电信运营商，数据集中包含“REGION”字段，表明了用户所属区域。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，例如：用户所在区域（REGION）、用户在网时长（TENURE）、充值金额（MONTANT）、充值频率（FREQUENCE_RECH）、收入（REVENUE）、每用户平均收入（ARPU_SEGMENT）、通话频率（FREQUENCE）、数据流量使用量（DATA_VOLUME）、网络内通话时长（ON_NET）、对不同运营商的通话时长（ORANGE, TIGO）、漫游通话时长（ZONE1, ZONE2）、是否为合约用户（MRG）、用户活跃度（REGULARITY）、套餐类型（TOP_PACK）、套餐使用频率（FREQ_TOP_PACK）以及用户是否流失（CHURN）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电信行业公开数据集或模拟数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于电信行业的用户流失预测研究以及相关模型的构建。
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：适用于电信用户行为分析、流失影响因素研究、客户生命周期价值分析等学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其在用户流失预警、精准营销、客户关系管理等方面具备实用价值。
决策支持：支持电信企业制定用户挽留策略、优化套餐设计、提升客户满意度，从而提高市场竞争力。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户流失预测的流程和方法。
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，并制定相应的用户挽留策略，以降低用户流失率，提高客户留存率。
