客户流失预测国际通话数据集ChurnDatasetwithIntlCall-davidsonsteele
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失，数据集，国际通话，电信行业，机器学习，预测分析，商业智能，市场营销
数据概述：该数据集包含来自电信公司的客户数据，记录了客户的通话记录，账单信息及相关属性，特别关注国际通话的数据，适用于客户流失预测和电信业务分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区的电信服务用户。
数据维度：数据集包括客户编号，国际通话时长，国际通话次数，账单金额，套餐类型，客户年龄，性别，使用的服务等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于电信公司的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电信行业的客户流失预测，业务分析，市场营销等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，预测分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于客户流失原因分析，业务模式优化等研究，如国际通话对客户流失的影响，账单金额与客户忠诚度的关系等。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在客户保留策略制定，市场细分和产品推荐方面。
决策支持：支持电信公司的客户流失预测和策略优化，帮助公司制定科学的营销策略和服务改进方案。
教育和培训：作为市场营销，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测，业务优化和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索客户流失的规律与趋势，帮助用户实现准确的客户流失预测，优化客户保留策略和服务改进，提高电信业务的竞争力和盈利能力。
