电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPrediction-bsrsrc
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, 用户画像, 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，记录了用户的使用情况、账户信息以及是否流失（Churn）的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为一个静态的用户状态快照。
地理范围：数据未限定具体区域，但可以推测为某个电信运营商的用户数据。
数据维度：数据集包括客户ID、性别、是否为老年用户、是否有配偶、是否有家属、在网时长、电话服务、多线服务、互联网服务、在线安全、在线备份、设备保护、技术支持、流媒体电视、流媒体电影、合同类型、电子账单、支付方式、月消费金额、总消费金额以及是否流失（Churn）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Telco-Customer-Churn.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析以及数据建模。
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：适用于电信行业用户行为分析、流失原因研究等学术研究。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，特别是在用户流失预警、客户挽回策略制定、个性化营销等方面。
决策支持：支持电信企业进行用户生命周期管理，优化服务质量，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、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流失预测的原理和方法。
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，并制定针对性的客户 retention 策略，从而提高客户留存率。
