客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-keirongreen
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 客户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 客户关系管理, 分类任务
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了客户的个人信息、服务使用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快照数据。
地理范围：数据未明确标注地域范围，但可推测为电信行业普遍适用的客户行为数据。
数据维度：数据集包括客户的ID、性别、是否为老年人、是否有配偶、是否有家属、在网时长、电话服务、多线服务、互联网服务、在线安全、在线备份、设备保护、技术支持、流媒体电视、流媒体电影、合同类型、电子账单、支付方式、月消费金额、总消费金额以及是否流失的标签（train.csv）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，其中train.csv包含标签信息，test.csv用于预测。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，便于分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测、客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、用户画像分析、客户生命周期价值研究等学术研究。
行业应用：为电信行业提供数据支持，尤其适用于客户流失预警、个性化营销推荐、客户挽回策略制定等方面。
决策支持：支持企业优化客户关系管理策略，提高客户留存率，降低运营成本。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测模型的构建和应用。
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，并根据预测结果制定针对性的客户挽留措施，从而提升客户满意度和企业盈利能力。
