客户流失预测手机用户数据集CustomerChurnPredictionMobileUsers-captainsnow
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, 电话用户, 数据挖掘, 预测模型, 客户关系管理, 电信行业
数据概述：
该数据集包含来自电话公司的数据，记录了客户的流失情况以及相关的用户行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可推测为电话服务提供商的用户数据。
数据维度：数据集包含多个字段，如：Churn（是否流失，二元变量，0代表未流失，1代表已流失），AccountWeeks（用户账户时长，单位：周），ContractRenewal（是否续约，二元变量），DataPlan（是否开通数据套餐，二元变量），DataUsage（数据使用量），CustServCalls（客服通话次数），DayMins（白天通话分钟数），DayCalls（白天通话次数），MonthlyCharge（月消费），OverageFee（超额费用），RoamMins（漫游分钟数）。
数据格式：CSV格式，文件名为Cellphone (1).csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据可能来自于公开的客户行为分析研究或模拟数据集。该数据集适合用于客户流失预测模型的构建与分析。
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、用户行为分析等领域的研究，例如探索影响客户流失的关键因素、构建预测模型等。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理、市场营销、风险控制等方面。
决策支持：支持企业制定针对性的客户挽留策略，优化营销活动，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程和方法。
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，并优化客户关系管理策略，从而帮助企业实现客户留存和价值最大化。
