电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-lavanya321
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, 客户关系管理, 数据挖掘, 预测模型, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自新加坡电信公司（SingTel）的电信用户数据，记录了用户的通话行为、账户信息以及是否流失的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，通常被视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据主要来自新加坡电信公司，覆盖新加坡地区。
数据维度：数据集包括用户状态（State）、账户时长（Account Length）、区号（Area Code）、电话号码（Phone Number）、国际漫游计划（International Plan）、语音信箱计划（Voice mail Plan）、语音信箱消息数量（Num of Voice mail Messages）、日间通话时长（Total Day Minutes）、日间通话次数（Total Day Calls）、日间通话费用（Total day Charge）、夜间通话时长（Total Eve Minutes）、夜间通话次数（Total Eve Calls）、夜间通话费用（Total Eve Charge）、晚间通话时长（Total Night Minutes）、晚间通话次数（Total Night Calls ）、晚间通话费用（Total Night Charge）、国际通话时长（Total International Minutes）、国际通话次数（Total Intl Calls）、国际通话费用（Total Intl Charge）、客户服务呼叫次数（Number Customer Service calls ）以及用户是否流失（Churn）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Telecom Churn Data SingTel.csv，方便数据分析和建模。
该数据集特别适合用于电信行业的用户流失预测，以及客户行为分析。
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、用户行为分析等领域的学术研究，如流失因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、客户挽留等方面。
决策支持：支持电信公司进行用户流失风险评估，优化客户服务，提升客户留存率和盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解电信用户行为和流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户流失的影响因素，构建预测模型，并制定针对性的客户挽留策略，帮助企业降低用户流失率，提高客户生命周期价值。
