客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-jenifercampos
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 用户行为分析, 客户关系管理, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 行业分析, 电信行业
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了客户流失相关信息。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客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据特征推测可能来源于某个特定区域或国家。
数据维度：数据集包括21个字段，包含客户的个人信息、账户信息、服务使用情况以及流失状态等。具体字段包括客户ID（customerID）、性别（gender）、是否为老年人（SeniorCitizen）、是否有配偶（Partner）、是否有家属（Dependents）、客户在公司的时间（tenure）、是否开通银行账户（Cuenta_Corriente）、是否有多张信用卡（Multiple_CC）、支付方式（Forma_Pago）、在线安全服务（OnlineSecurity）、在线备份服务（OnlineBackup）、设备保护服务（DeviceProtection）、技术支持服务（TechSupport）、电话服务（Atencion_Telf）、个性化服务（Atencion_personal）、合同类型（Contract）、是否接收纸质账单（Correspondencia）、月消费金额（MonthlyCharges）、总消费金额（TotalCharges）、是否流失（Churn）和客户字母标识（Letra）。
数据格式：CSV格式，文件名为CHURN_2.csv，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、用户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相关的学术研究，如用户行为分析、流失因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其适用于客户挽留、个性化营销、客户生命周期管理等。
决策支持：支持企业制定客户关系管理策略，优化服务，降低客户流失率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和客户关系管理课程的辅助材料，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影响客户流失的关键因素，构建预测模型，并支持企业制定数据驱动的客户管理策略，以提高客户留存率和盈利能力。
