用户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-fandanabil97
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电信行业, 客户分析, 行为预测, 数据挖掘, 机器学习, 客户画像, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户数据，记录了用户的使用行为和流失情况，用于预测用户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地区，通常代表一般电信服务市场。
数据维度：包括“customerID”（用户ID）、“gender”（性别）、“SeniorCitizen”（是否为老年人）、“Partner”（是否有伴侣）、“Dependents”（是否有家属）、“tenure”（用户在网时长）、“PhoneService”（是否开通电话服务）、“MultipleLines”（是否开通多线）、“InternetService”（互联网服务类型）、“OnlineSecurity”（在线安全服务）、“OnlineBackup”（在线备份服务）、“DeviceProtection”（设备保护服务）、“TechSupport”（技术支持服务）、“StreamingTV”（是否观看电视直播）、“StreamingMovies”（是否观看电影）、“Contract”（合同类型）、“PaperlessBilling”（是否无纸化账单）、“PaymentMethod”（支付方式）、“MonthlyCharges”（月消费）、“TotalCharges”（总消费）和“Churn”（是否流失）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为raw_data.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适用于用户流失预测、客户细分、行为分析等多种数据挖掘和机器学习任务。
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、流失原因研究、客户画像构建等学术研究。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其在用户流失预测、个性化营销、客户关系管理（CRM）等方面具有实用价值。
决策支持：支持电信行业的决策制定，如优化套餐设计、制定挽留策略、提升客户满意度等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和流失预测。
此数据集特别适合用于探索影响用户流失的关键因素，构建预测模型，帮助企业实现客户 retention（客户留存） 和价值最大化。
