客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysisDataset-amirmohammadkhakbaz
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 用户行为分析, 预测模型, 数据挖掘, 客户关系管理, 机器学习, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了客户的通话时长、服务使用情况以及是否流失的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，通常代表美国地区或类似市场。
数据维度：包括“State”（州）、“Account Length”（账户时长）、“Area Code”（区号）、“Phone”（电话号码）、“Int'l Plan”（国际计划）、“VMail Plan”（语音信箱计划）、“VMail Message”（语音信箱消息数量）、“Day Mins”（白天通话时长）、“Day Calls”（白天通话次数）、“Day Charge”（白天通话费用）、“Eve Mins”（晚上通话时长）、“Eve Calls”（晚上通话次数）、“Eve Charge”（晚上通话费用）、“Night Mins”（夜间通话时长）、“Night Calls”（夜间通话次数）、“Night Charge”（夜间通话费用）、“Intl Mins”（国际通话时长）、“Intl Calls”（国际通话次数）、“Intl Charge”（国际通话费用）、“CustServ Calls”（客服电话次数）和“Churn.”（是否流失）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为churn.csv，方便数据导入和分析。
该数据集适用于客户流失预测、用户行为分析以及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：适用于电信行业用户行为分析、客户流失预测等领域的学术研究，如流失因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其适用于客户流失预警、客户挽回策略制定、个性化服务推荐等。
决策支持：支持企业进行客户关系管理决策，帮助优化客户服务，降低客户流失率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为数据。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，提升客户保留率，实现商业目标。
