电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-andrawesashraffarouk
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, 客户生命周期, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的使用行为、账户信息以及是否流失的关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的用户快照。
地理范围：数据覆盖了电信用户的多种属性，未限定具体区域，但可用于分析不同用户群体的流失情况。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：customerID（客户ID）、gender（性别）、SeniorCitizen（是否为老年客户）、Partner（是否有配偶）、Dependents（是否有家属）、tenure（用户在网时长）、PhoneService（是否开通电话服务）、MultipleLines（是否开通多线服务）、InternetService（互联网服务类型）、OnlineSecurity（在线安全服务）、OnlineBackup（在线备份服务）、DeviceProtection（设备保护服务）、TechSupport（技术支持服务）、StreamingTV（流媒体电视服务）、StreamingMovies（流媒体电影服务）、Contract（合同类型）、PaperlessBilling（是否无纸化账单）、PaymentMethod（支付方式）、MonthlyCharges（月消费）、TotalCharges（总消费）以及Churn（是否流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为Telecom Customers Churn.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分和市场营销策略优化等研究。
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：适用于用户流失预测、客户行为分析、以及电信行业用户画像的学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于预测用户流失、识别高风险用户、优化客户挽留策略。
决策支持：支持电信企业的客户关系管理（CRM）系统、市场营销活动以及产品和服务改进。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及客户关系管理相关课程的实训材料，帮助学生理解用户流失的内在规律。
此数据集特别适合用于构建用户流失预测模型，帮助企业提前识别潜在流失用户，并采取相应措施降低用户流失率，提高客户满意度和忠诚度。
