客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-tsoyalexey
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, 客户关系管理, 数据挖掘, 预测模型, 用户画像, 消费行为
数据概述：
该数据集包含客户在电信服务中的相关数据，记录了客户的消费行为、服务使用情况以及人口统计学特征，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为电信服务市场的数据。
数据维度：包括客户的月度消费额、总消费额、性别、是否为老年客户、是否有伴侣、是否有子女、是否使用电话服务、是否有多个电话号码、是否使用互联网服务、是否使用在线安全服务、是否使用在线备份、是否有设备保护、是否有技术支持、是否使用在线电视、是否有电影订阅、合同类型、是否无纸化账单以及支付方式等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分、用户画像构建等研究，并可用于构建机器学习模型。
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、用户行为分析等领域的学术研究，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：可以为电信行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、市场营销等方面。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略、优化服务套餐、提高客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测。
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，并根据预测结果制定个性化的客户关怀策略。
