电信用户流失预测数据集TelecomUserChurnPredictionDataset-aymenkhouja
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户关系管理, 机器学习, 数据预测, 行为分析, 客户价值, 数据挖掘
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、消费情况和流失状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时期内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，可泛化理解为电信用户群体的通用行为模式。
数据维度：包括多个关键字段，如“Call Failure”（呼叫失败次数），“Complaints”（投诉数量），“Subscription Length”（订阅时长），“Charge Amount”（消费金额），“Seconds of Use”（通话时长），“Frequency of use”（通话频率），“Frequency of SMS”（短信频率），“Distinct Called Numbers”（通话联系人数量），“Age Group”（年龄分段），“Tariff Plan”（套餐类型），“Status”（用户状态），“Age”（年龄），“Customer Value”（客户价值）以及“Churn”（流失标签，0代表未流失，1代表已流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分和行为分析。
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、流失因素研究、客户生命周期价值评估等学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其是在客户关系管理、营销策略优化、用户挽留等方面。
决策支持：支持电信企业进行用户流失预警、个性化服务推荐、套餐优化等决策。
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理解用户行为和流失预测。
此数据集特别适合用于构建用户流失预测模型，识别高流失风险用户，并制定针对性的挽留策略，从而提高客户留存率和企业盈利能力。
