电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-ali321
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, 预测模型, 机器学习, 数据挖掘, 行为分析, 客户关系管理
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、通话记录、消费情况以及最终是否流失的标记。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行为快照。
地理范围：数据未明确标注地域范围，可推测为某个电信运营商的用户数据。
数据维度：数据集包含多个字段，如AccountWeeks（用户账户时长）、ContractRenewal（是否续约）、DataPlan（是否开通数据套餐）、DataUsage（数据使用量）、CustServCalls（客服呼叫次数）、DayMins（日通话时长）、DayCalls（日通话次数）、MonthlyCharge（月消费）、OverageFee（超额费用）、RoamMins（漫游时长）以及Churn（是否流失，0表示未流失，1表示流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco_Customer_Churn.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，经过整理和标准化处理。
该数据集适合用于电信行业用户流失预测、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：适用于客户流失预测、用户行为分析、客户细分等方面的学术研究。
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：支持电信运营商的营销策略制定、客户关系管理优化和运营成本控制。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解用户流失预测相关知识。
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，帮助运营商制定有针对性的客户挽留措施，实现用户留存率的提升。
