电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-hannahsirijuntra
数据来源：互联网公开数据
标签：电信, 用户流失, 客户分析, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 客户关系管理, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的个人信息、服务使用情况、账单信息以及用户是否流失（Churn）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为电信服务覆盖的区域。
数据维度：数据集包括多个维度，如用户性别（Gender）、是否为老年用户（SeniorCitizen）、是否有伴侣（Partner）、是否有家属（Dependents）、用户在网时长（Tenure）、是否开通电话服务（PhoneService）、是否开通多线服务（MultipleLines）、是否开通互联网服务（InternetService）、是否开通在线安全服务（OnlineSecurity）、是否开通在线备份服务（OnlineBackup）、是否有设备保护服务（DeviceProtection）、是否有技术支持服务（TechSupport）、是否开通流媒体电视服务（StreamingTV）、是否开通流媒体电影服务（StreamingMovies）、合同类型（Contract）、是否无纸化账单（PaperlessBilling）、支付方式（PaymentMethod）、月消费金额（MonthlyCharges）、总消费金额（TotalCharges）和用户是否流失（Churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为PrepDataGroup2.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电信行业的用户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分、行为分析和客户关系管理等领域的研究与应用。
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、市场营销策略优化等方面的学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，用于预测用户流失、识别高风险客户、制定挽留策略、提升客户满意度等。
决策支持：支持电信行业在客户关系管理、市场策略制定、产品优化等方面的决策。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和流失预测模型。
此数据集特别适合用于构建用户流失预测模型，分析用户行为与流失之间的关系，从而帮助电信运营商优化客户服务，降低用户流失率。
