客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-prakharluke
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 预测模型, 用户行为分析, 订阅服务, 数据分析, 机器学习, 客户画像, 商业智能
数据概述：
该数据集包含关于客户流失行为的数据，记录了订阅服务客户的相关信息，用于分析客户流失的影响因素和预测客户流失的可能性。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数据快照。
地理范围：数据覆盖多个城市，包括芝加哥、休斯顿、洛杉矶、迈阿密和纽约等地区。
数据维度：数据集包括客户的性别、订阅时长、总账单、月账单、每GB费用、总使用量、流失状态，以及客户所在城市和年龄组等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为churn_data_processed.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行预处理和特征工程，包括对地点和年龄组进行独热编码。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和建立预测模型。
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相关的学术研究，例如分析影响客户流失的关键因素、比较不同预测模型的性能。
行业应用：为电信、互联网服务、金融等行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理、市场营销和客户挽留策略方面。
决策支持：支持企业进行客户流失风险评估，优化客户服务和营销策略，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和商业分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程。
此数据集特别适合用于探索客户流失的规律，帮助用户构建预测模型，优化客户服务，降低客户流失率。
