客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-cesarayres
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电信行业, 用户行为分析, 预测模型, 机器学习, 客户关系管理, 数据挖掘, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的数据，记录了客户的使用行为和流失情况，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可泛化应用于电信行业。
数据维度：数据集包括客户的国际漫游计划、语音邮件计划、语音邮件消息数量、白天通话时长、白天通话次数、白天通话费用、晚上通话时长、晚上通话次数、晚上通话费用、夜间通话时长、夜间通话次数、夜间通话费用、国际通话时长、国际通话次数、国际通话费用、客户服务呼叫次数以及客户是否流失（churned）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为Churn.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
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相关领域。
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、客户细分等领域的学术研究，如流失影响因素分析、预测模型比较等。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，尤其适用于客户流失预警、个性化营销策略制定、客户挽留方案优化等。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户管理策略，降低客户流失率，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户行为与流失之间的关系，帮助用户构建和评估预测模型，实现客户流失风险的提前预警和干预。
