用户流失预测电信数据集TelecomChurnPredictionDataset-sumitvashistha
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户行为分析, 时间序列, 机器学习, 预测模型, 客户关系管理, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了用户在特定时间段内的通话、漫游、消费等详细信息，用于分析和预测用户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了3个月的用户行为数据，具体为第6、7、8个月的数据。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但从字段命名推测为特定地区的电信运营商数据。
数据维度：数据集包括用户ID、地区ID等标识符，以及用户在不同月份的收入、通话时长、漫游时长、本地通话时长、标准通话时长等多个指标，共计多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test_churn_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但字段内容反映了电信运营商的运营数据，经过脱敏处理。
该数据集适合用于电信行业用户流失预测、客户行为分析和数据建模等领域。
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：适用于电信行业客户行为分析、流失预测、用户画像等方面的学术研究。
行业应用：可以为电信运营商提供数据支持，特别是在用户流失预警、客户挽留策略制定、市场营销活动优化等方面。
决策支持：支持电信运营商的决策制定，帮助其优化客户关系管理，提升用户留存率。
教育和培训：作为数据分析、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深入理解用户流失预测。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，帮助用户建立预测模型、优化客户服务，从而提高用户留存率。
