机器人外呼通话记录分析数据集RobocallConversationAnalysisDataset-olhash
数据来源：互联网公开数据
标签：外呼数据，语音分析，客户服务，通话记录，行为分析，数据挖掘，机器学习，市场研究
数据概述：
该数据集包含来自机器人外呼系统的通话记录，记录了机器人外呼过程中产生的数据，用于分析通话行为和结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但可以根据start_dttm和end_dttm推断通话发生的时间。
地理范围：数据未明确地理范围，但可以根据region字段进行推断。
数据维度：数据集包括多个字段，如wo_queue_num（队列编号）、wo_queue_group_desc（队列组描述）、hi_task_id（高优先级任务ID）、task_id（任务ID）、num_hit_in_task（任务中的命中次数）、agent_login（坐席登录）、call_result（通话结果）、call_reason（通话原因）、start_dttm（开始时间）、end_dttm（结束时间）、connection_dttm（连接时间）、call_time_sec（通话时长）、talk_time_sec（通话时长）、wait_time_sec（等待时长）、number_blocks（阻止次数）、order_（订单）、answer（应答）、client_id（客户ID）、region（地区）、age（年龄）、gender_cd（性别代码）、income（收入）、education_cd（教育代码）等。
数据格式：CSV格式，文件名为DANO_zvonki_robotov.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于外呼系统，已进行结构化处理。
该数据集适合用于客户服务分析、通话效果评估、市场营销研究和客户行为分析。
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：适用于客户服务、市场营销和数据挖掘等领域的研究，如通话效果评估、客户行为分析、外呼策略优化等。
行业应用：可以为呼叫中心、市场营销部门提供数据支持，特别是在提高外呼效率、优化客户服务体验、提升市场营销效果等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的客户服务策略和市场营销策略，提升客户满意度和市场竞争力。
教育和培训：作为数据分析、市场营销、客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解外呼数据分析。
此数据集特别适合用于探索外呼通话记录与通话结果、客户特征之间的关系，帮助用户实现优化外呼策略、提升转化率等目标。
