电信用户流失预测数据集TelecomCustomerChurnPredictionDataset-putdejudomthai
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, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 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，记录了用户的使用行为、账户信息以及是否流失（Churn）的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为2022年收集的客户数据。
地理范围：数据未明确标注地域，但可推测为电信行业的用户数据。
数据维度：包括用户ID、性别、是否为老年用户、是否已婚、是否有家属、在网时长、是否开通电话服务、多线服务、互联网服务类型、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、是否流失等多个字段。
数据格式：提供两种格式，包括CSV和XLSX，方便用户进行数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于电信行业客户数据，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、用户行为分析等研究。
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：适用于电信行业用户行为分析、流失原因探究、预测模型构建等学术研究。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，特别是在客户关系管理、营销策略优化、流失预警等方面。
决策支持：支持电信企业制定更精准的客户挽回策略，提升客户留存率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生理解用户流失预测的应用。
此数据集特别适合用于探索用户流失的影响因素，建立预测模型，从而帮助电信运营商优化客户服务，降低流失率。
