客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-sifaturrahmansadesh
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 用户画像, 预测模型, 市场营销, 数据挖掘, 机器学习, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含客户相关的结构化数据，用于预测客户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但可用于分析不同客户群体的流失情况。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户ID、年龄、性别、服务使用时长（Tenure）、使用频率、客服支持电话次数、支付延迟天数、订阅类型、合同期限、总消费金额、最近一次交互时间、以及客户是否流失（Churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为customer_churn_dataset-testing-master.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，方便进行特征工程和模型训练。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和市场营销策略研究。
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，如流失原因分析、预测模型构建等。
行业应用：为电信、金融、零售等行业提供数据支持，用于预测客户流失风险，优化客户挽回策略，提升客户生命周期价值。
决策支持：支持企业制定更精准的客户留存策略，优化市场营销活动，提高客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员实践客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，识别高风险客户，并制定相应的干预措施，以降低客户流失率，提高企业盈利能力。
