客户流失预测与分析数据集-电信行业-用户-时间未知
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失,用户行为分析,电信,营销分析,机器学习,客户关系管理,流失预测,用户画像
数据概述：
本数据集包含了关于电信行业客户流失的相关信息，旨在帮助理解和预测客户流失行为。数据集包含6499个客户的记录，每个记录包含了客户的多种属性，如人口统计学信息、服务使用情况、账单信息等。核心目标变量是“Churn”，表示客户是否在给定时间段内流失。数据涵盖了客户的各种特征，包括客户ID、性别、是否为老年人、是否有伴侣、是否有家属、在公司服务时长（Tenure）、是否开通电话服务、是否开通多线服务、互联网服务类型、在线安全服务、在线备份服务、设备保护服务、技术支持服务、流媒体电视服务、流媒体电影服务、合同类型、是否无纸化账单、支付方式、月账单金额、总消费金额等。
数据用途概述：
该数据集主要用于客户流失预测、用户行为分析和客户关系管理。 它可以用于构建机器学习模型，预测哪些客户最有可能流失，从而帮助企业采取有针对性的挽留措施。 数据也可用于分析客户流失的原因，如服务质量、价格、客户体验等，从而改进服务和产品，提高客户满意度。 此外，该数据集还可用于细分客户群体，制定个性化的营销策略，以提升客户忠诚度。
