客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-fernando1220
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 预测建模, 客户关系管理, 数据挖掘, 机器学习, 市场营销, 客户画像
数据概述：
该数据集包含客户行为数据，记录了可能影响客户流失的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地域，适用于一般客户流失分析场景。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖客户的基本信息、产品使用情况、服务交互记录等，具体字段包括但不限于：953, 915, 989, 957, 942, 945, 964, 967, 951, 958, 1053, 962, 865, 1000, 1105, 1238, 880, 930, 949, 9571, 1033, 990, 1005, 973, 9621, 1142, 971, 999, 1046, 1017, 969, 988, 986, 1066, 1028, 1076, 961, 1001, 10051, 10052, 1029, 1037, 940, 9451, 1018, 869, 916, 884, 759, 966, 1059, 901, 9622, 908, 1003, 1022, 997, 976, 975, 1012, 857, 805, 766, 891, 938, 9081, 872, 852, 935, 8841, 10011, 9581, 974, 9641, 9661, 972, 9861, 9991, 1030, 9891, 615, 914, 1038, 798, 936, 995, 816, 9421, 998, 1070, 948, 9623, 933, 9531, 9511, 9361, 928, 1010, 887, 965, 984, 979, 9362, 9582, 1023, 1156, 9572, 985, 956, 993, 9721, 9722。
数据格式：CSV格式，文件名为data0-SZL.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适用于客户流失预测、客户细分、营销策略优化等多种应用场景。
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：适用于客户关系管理、市场营销等领域的学术研究，如客户流失影响因素分析、流失预测模型构建等。
行业应用：为电信、金融、电商等行业提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、风险控制等方面。
决策支持：支持企业制定客户流失预防策略，优化客户服务，提升客户生命周期价值。
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教学案例，帮助学生理解客户流失预测相关知识。
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，并制定有针对性的挽留措施，以提升客户留存率和企业盈利能力。
