客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-yaroslavbazir
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 机器学习, 客户关系管理, 预测分析, 数据挖掘, 电信行业, 用户行为, 模型评估
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的个人信息、账户服务信息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，可视为一段时间内的用户快照。
地理范围：数据未限定具体地域，但可推测为电信服务市场。
数据维度：
ClientPeriod：客户在公司的时间（月）；
MonthlySpending：月消费金额；
TotalSpent：总消费金额；
Sex：性别；
IsSeniorCitizen：是否为老年人；
HasPartner：是否有伴侣；
HasChild：是否有孩子；
HasPhoneService：是否有电话服务；
HasMultiplePhoneNumbers：是否有多个电话号码；
HasInternetService：是否有互联网服务；
HasOnlineSecurityService：是否有在线安全服务；
HasOnlineBackup：是否有在线备份；
HasDeviceProtection：是否有设备保护；
HasTechSupportAccess：是否有技术支持；
HasOnlineTV：是否有在线电视；
HasMovieSubscription：是否有电影订阅；
HasContractPhone：合同期限；
IsBillingPaperless：是否无纸化账单；
PaymentMethod：支付方式；
Churn：是否流失（目标变量）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和submission.csv（提交文件），便于数据分析和建模。数据已进行初步整理，方便直接使用。该数据集适合用于客户流失预测模型构建和分析。
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、市场营销策略优化等研究。
行业应用：为电信行业提供数据支持，用于预测客户流失、识别高风险客户、制定挽留策略。
决策支持：支持企业进行客户关系管理，优化客户服务，提升客户满意度。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训素材，帮助学生理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估不同特征对客户流失的影响，从而优化客户挽留策略，提高客户留存率。
