客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-ankitjpatel
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 预测模型, 电信行业, 数据挖掘, 机器学习, 客户关系管理, 留存率
数据概述：
该数据集包含客户流失相关数据，记录了客户在一段时间内的使用行为和流失情况，主要用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，通常被视为一段时间内的数据快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推测为电信服务相关的客户数据。
数据维度：数据集包含多个字段，如客户是否流失（Churn）、账户使用时长（AccountWeeks）、是否续约（ContractRenewal）、数据计划（DataPlan）、数据使用量（DataUsage）、客服通话次数（CustServCalls）、日间通话时长（DayMins）、日间通话次数（DayCalls）、月度费用（MonthlyCharge）、超额费用（OverageFee）和漫游时长（RoamMins）等。
数据格式：CSV格式，文件名可能为CUSTOMER CHURN.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集特别适合用于客户流失预测、行为分析和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：适用于客户流失预测、用户行为分析等领域的学术研究，如流失因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为电信、金融等行业提供数据支持，尤其适用于客户挽留、个性化营销、风险管理等方面。
决策支持：支持企业制定客户留存策略、优化客户服务流程，提高客户满意度和忠诚度。
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理解客户流失预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于建立客户流失预测模型，评估不同因素对客户流失的影响，从而制定针对性的客户挽留策略。
