电信用户流失预测数据集TelecomUserChurnPredictionDataset-ldausl
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, 预测模型, 数据挖掘, 客户关系管理, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了电信用户的详细使用情况和流失状态，旨在用于预测用户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，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，但从数据字段推测可能来源于特定国家或地区。
数据维度：数据集包括多个用户相关的特征，如用户ID（id）、客户所在州（customer_state）、账户时长（customer_account_duration）、区号（customer_area_code）、是否开通国际漫游（has_international_plan）、是否开通语音邮件（has_voice_mail_plan）、语音邮件消息数量（voice_mail_message_count）、白天通话时长（daytime_total_minutes）、白天通话次数（daytime_total_calls）、白天通话费用（daytime_total_charges）、晚上通话时长（evening_total_minutes）、晚上通话次数（evening_total_calls）、晚上通话费用（evening_total_charges）、夜间通话时长（nighttime_total_minutes）、夜间通话次数（nighttime_total_calls）、夜间通话费用（nighttime_total_charges）、国际通话时长（intl_total_minutes）、国际通话次数（intl_total_calls）、国际通话费用（intl_total_charges）、客服呼叫次数（customer_service_call_count）。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv和sample_submissioncsv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于电信行业用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析和数据建模等。
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流失预测、用户行为模式分析等研究，探索影响用户流失的关键因素。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，帮助他们构建用户流失预测模型，从而制定精准的营销策略和挽留措施。
决策支持：支持电信运营商的决策制定，优化客户关系管理（CRM）系统，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解用户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建用户流失预测模型，识别高风险用户，并实施有针对性的干预措施，最终提高客户留存率。
