客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysis-sanskritu
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 机器学习, 电信行业, 数据挖掘, 用户画像, 预测模型, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的基本信息、服务使用情况以及是否流失的关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可推测为电信服务市场。
数据维度：数据集包括客户ID、性别、是否为老年人、是否有伴侣、是否有家属、在网时长、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、流媒体电视、流媒体电影、合同类型、电子账单、支付方式、月消费金额、总消费金额以及是否流失等字段。
数据格式：CSV格式，主要包括Churn_Train.csv用于训练模型，test.csv用于测试，samplesubmission.csv为提交示例。
来源信息：数据集可能来源于公开的竞赛平台或行业研究，已进行结构化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析、风险评估和市场营销策略优化。
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：适用于客户流失预测、行为分析、用户画像等方面的学术研究，如探索客户流失的影响因素、构建预测模型。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、客户挽回计划等。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户 retention 策略，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据挖掘、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客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于构建预测模型，识别高风险客户，并制定针对性的挽回策略，从而降低客户流失率。
