用户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-georgesaavedra
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 客户分析, 行为预测, 数据建模, 机器学习, 客户关系管理, 市场营销, 风险控制
数据概述：
该数据集包含用户流失预测相关数据，记录了客户的多个属性和行为特征，旨在用于预测客户是否会停止使用服务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理区域，可适用于不同地区的客户流失分析。
数据维度：数据集包含多个特征，如用户使用时长（months）、是否有多条线路（multiple）、每月流量使用量（gb_mon）、是否购买安全服务（security）、是否备份（backup）、是否购买保护服务（protection）、是否提供技术支持（support）、是否使用无限流量套餐（unlimited）、是否签订合同（contract）、是否无纸化账单（paperless）、每月消费金额（monthly）、客户满意度（satisfaction）、客户流失情况（churn_value）、以及用户所选的优惠套餐（offer_Offer A, offer_Offer B, offer_Offer C, offer_Offer D, offer_Offer E）、互联网类型（internet_type_DSL, internet_type_Fiber Optic, internet_type_None）和支付方式（payment_Credit Card, payment_Mailed Check）等。
数据格式：CSV格式，文件名为churndata_processed.csv，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，已进行预处理和特征工程，适用于直接进行模型训练。
该数据集适合用于用户流失预测、客户细分和市场营销策略优化等研究。
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：适用于客户流失预测、客户行为分析、用户画像构建等方面的学术研究。
行业应用：为电信、互联网、金融等行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、用户挽回策略制定、风险控制等。
决策支持：支持企业在客户流失预警、个性化营销、产品改进等方面的决策制定，从而提高客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解用户流失预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型，并优化客户服务，提升客户生命周期价值。
