客户流失预测分析数据集-用户行为与服务信息-2023
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失,用户行为,服务使用,客户画像,预测模型,商业分析,市场营销
数据概述：
本数据集旨在支持客户流失预测分析，记录了客户在一段时间内的行为特征和服务使用情况。数据集的每一行代表一个客户，每一列则包含了客户的各种属性，这些属性被详细地描述在数据集的元数据中。
数据集中包含以下关键信息：
客户是否在过去一个月内流失——“Churn”列明确标识了客户的流失状态。
客户所使用的服务类型——包括电话服务、多线服务、互联网服务、在线安全、在线备份、设备保护、技术支持以及流媒体电视和电影服务。
客户账户信息——包括客户的在网时长、合同类型、支付方式、是否使用无纸化账单、月度费用以及总费用。
客户人口统计学信息——包括客户的性别、年龄段、是否有伴侣和家属。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建客户流失预测模型，以帮助企业识别可能流失的客户，并制定有针对性的客户挽留计划。具体应用场景包括：
预测建模：使用机器学习算法构建预测模型，预测客户未来是否会流失。
客户细分：根据客户特征将客户细分为不同的群体，以便制定个性化的挽留策略。
行为分析：分析客户行为与流失之间的关系，找出导致客户流失的关键因素。
营销优化：优化营销活动，提高客户留存率和客户生命周期价值。
风险管理：提前识别高风险客户，降低客户流失带来的损失。
