美国电信客户流失分析数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：电信客户,客户流失,客户服务,数据分析,机器学习,客户分群,特征重要性,服务计划,通话模式,客户生命周期价值,行为分析
数据概述：
本数据集包含了美国某电信公司客户的详细信息，旨在预测客户流失情况。数据集涵盖了客户的唯一标识符、居住州、账户时长、区号、国际电话计划、语音邮件服务、语音邮件消息数量、日间/晚间/夜间/国际通话时长、通话次数、相关费用，以及是否流失的标签。这些信息为研究客户流失提供了全面的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于客户流失预测、客户分群、特征重要性分析、服务计划影响研究、通话和使用模式探索、客户生命周期价值评估以及行为分析等多种场景。研究人员可以利用此数据训练机器学习模型预测客户流失风险；企业可根据客户的使用模式识别高风险客户群体；管理层能够分析哪些因素最可能导致客户流失，从而优化服务策略；此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握客户流失分析的方法和技巧。
举例：
通过分析这些数据，电信公司可以发现具有特定使用模式的客户群体更有可能流失，例如频繁拨打客户服务中心电话的客户。进而，公司可以针对这些高风险客户群体提供更加个性化的服务，以降低流失率。同时，数据分析还可以揭示国际电话计划或语音邮件服务对客户保留的具体影响，帮助企业更好地理解客户需求，优化服务套餐，提高客户满意度和忠诚度。
