客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-jettzfc
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 用户行为, 客户分析, 机器学习, 预测模型, 订阅服务, 数据挖掘, 商业智能
数据概述：
该数据集包含客户流失相关的结构化数据，记录了客户的个人信息、使用行为、服务订阅情况以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：未限定地理范围，数据适用于分析一般客户流失规律。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：CustomerID（客户ID），Age（年龄），Gender（性别），Tenure（客户服务时长），Usage Frequency（使用频率），Support Calls（客服通话次数），Payment Delay（支付延迟天数），Subscription Type（订阅类型），Contract Length（合同期限），Total Spend（总消费金额），Last Interaction（上次交互时间），Churn（是否流失，1代表流失，0代表未流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为customer_churn_dataset-training-master.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和客户细分等领域。
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、用户行为分析、以及商业智能领域的学术研究。
行业应用：为电信、金融、互联网服务等行业提供客户流失预测模型训练的数据支持，帮助企业降低客户流失率。
决策支持：支持企业制定客户挽回策略、优化客户服务、以及改善产品设计。
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素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的建模过程。
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，并优化客户关系管理策略，从而提升企业盈利能力。
