用户流失预测电信数据集TelecomChurnPredictionDataset-vishivishi
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 机器学习, 数据挖掘, 客户关系管理, 预测模型, 行为分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户在一段时间内的通话、数据使用、消费等信息，并标注了用户是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含了用户在一段时间内的行为统计，可用于构建预测模型。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常代表了某个特定电信运营商的用户群体。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖用户通话时长、消费金额、套餐类型、数据使用量、客户服务交互等，以及用户流失与否的标签。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含 calibration.csv, currrent_score.csv, future_score.csv 三个文件，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分、行为分析等。
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：适用于电信行业用户行为分析、流失预测模型的构建与优化等学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、营销策略制定、用户挽留等方面。
决策支持：支持电信企业制定数据驱动的决策，优化客户服务、提升用户满意度、降低用户流失率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解用户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索影响用户流失的关键因素，构建和评估预测模型，帮助用户优化客户管理策略，提升运营效率。
