客户流失预测用户画像数据集CustomerChurnPredictionUserProfile-prshch
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 用户画像, 聚类分析, 机器学习, 电信行业, 用户行为分析, 数据挖掘, 数据标准化
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、服务使用情况、账单信息以及流失情况，并进行了聚类分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可视为某一时间段内的静态用户快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但包含城市（City）、经纬度（Latitude, Longitude）等地理信息。
数据维度：数据集包括用户的人口统计学特征（如性别Gender、是否为老年人Senior Citizen、是否有配偶Partner、是否有家属Dependents）、服务使用情况（如电话服务Phone Service、多线服务Multiple Lines、互联网服务Internet Service、在线安全Online Security、在线备份Online Backup、设备保护Device Protection、技术支持Tech Support、流媒体电视Streaming TV、流媒体电影Streaming Movies）、合同信息（Contract）、账单信息（如无纸化账单Paperless Billing、支付方式Payment Method、月账单Monthly Charges_Standardized、总账单Total Charges_Standardized）、流失情况（Churn Value, Churn Score_Standardized）以及聚类结果（Cluster）。
数据格式：CSV格式，文件名为cluster.csv，包含多个字段，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电信行业的用户行为数据，并经过了标准化处理。
该数据集适合用于电信行业客户流失预测、用户画像分析等研究。
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：适用于客户关系管理（CRM）与机器学习交叉领域的学术研究，如流失预测模型构建、用户细分、影响流失的关键因素分析等。
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、客户挽回策略制定等方面。
决策支持：支持电信运营商的决策制定，帮助优化客户服务、提升客户满意度、降低客户流失率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解用户行为分析与流失预测。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建流失预测模型，实现精准营销和客户关系管理。
