用户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-gmasschannel
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 客户分析, 电信行业, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 行为分析, 信用评分
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、个人信息以及是否流失（churn）的标记。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户快照。
地理范围：数据覆盖多个区域，包括“SOUTH FLORIDA AREA”、“NEW ENGLAND AREA”等。
数据维度：数据集包含多个用户属性，如“Customer_ID”（客户ID）、“area”（区域）、“user_months”（用户使用月数）、“new_user”（新用户标识）、“phones_used”（使用的手机数量）、“models_used”（使用的手机型号数量）、“handset_price”（手机价格）、“handset_age”（手机使用时长）、“refurb_or_new”（是否翻新机）、“dualband”（是否双频）、“web_capable”（是否支持上网）、“manual_limit”（是否手动设置限额）、“PRIZM_code”（社会经济学代码）、“credit_card”（是否持有信用卡）、“cred_score”（信用评分）以及目标变量“churn”（是否流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为churn-data.csv，方便进行数据分析和建模。
数据来源：数据来源于电信行业用户行为记录，经过匿名化处理。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析和信用风险评估。
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、流失原因研究等学术研究，如用户生命周期价值分析、流失预测模型评估等。
行业应用：为电信运营商提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、市场营销策略优化、个性化服务推荐等。
决策支持：支持电信企业进行用户流失预警、制定挽留策略、优化客户服务流程。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解用户流失预测模型的构建与应用。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，构建和评估流失预测模型，帮助企业降低用户流失率，提升客户满意度。
