客户流失预测电话数据集CustomerChurnPredictionTelecommunicationDataset-jazidesigns
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 客户行为分析, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 客户关系管理, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了客户的电话使用情况以及是否流失（Churn）的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但根据“State”字段推测可能包含美国各州的数据。
数据维度：数据集包括多项客户相关指标，如账户时长（Account_Length）、语音信箱消息数（Vmail_Message）、日间通话时长（Day_Mins）、夜间通话时长（Night_Mins）、国际通话时长（Intl_Mins）、客服呼叫次数（CustServ_Calls）等，以及客户是否流失（Churn）、国际漫游计划（Intl_Plan）、语音信箱计划（Vmail_Plan）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Churn.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适用于客户流失预测、客户行为分析和客户关系管理等领域。
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：适用于电信行业客户行为分析、流失原因研究等学术研究，例如，探索不同客户特征与流失之间的关系。
行业应用：为电信公司提供数据支持，特别是在客户流失预测、客户挽留策略制定、市场营销活动优化等方面。
决策支持：支持电信公司进行客户关系管理，优化客户服务，提高客户满意度和忠诚度。
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材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估客户流失预测模型，帮助企业识别高风险客户，并采取相应的干预措施以降低流失率，提升客户留存率。
