用户流失与泰坦尼克号乘客生存预测数据集CustomerChurnandTitanicPassengerSurvivalPredictionDatasets-prodanilvi
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 客户分析, 电话用户, 生存预测, 泰坦尼克号, 机器学习, 数据挖掘, 分类任务
数据概述：
该数据集包含两个独立的数据集，分别关注用户流失预测和泰坦尼克号乘客生存预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为历史数据快照。
地理范围：
用户流失数据集：包含美国电话用户的相关信息。
泰坦尼克号数据集：记录了泰坦尼克号乘客的个人信息。
数据维度：
用户流失数据集：包括用户账户信息、通话记录、客户服务互动以及用户流失状态等，共计20个字段。
泰坦尼克号数据集：包括乘客的身份、生存情况、社会阶层、姓名、性别、年龄、家庭成员数量、票价、船舱号和登船港口等，共计12个字段。
数据格式：CSV格式，包含两个独立的文件：telecom_churn.csv 和 titanic_train.csv。
来源信息：数据集来源于公开的机器学习数据集，如Kaggle等，已进行数据整理和初步清洗。
该数据集分别适用于用户流失预测和生存预测等分类任务。
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：
用户流失数据集：适用于电信行业客户行为分析、流失原因研究、以及客户挽回策略研究。
泰坦尼克号数据集：适用于探索生存概率的影响因素、构建生存预测模型等研究。
行业应用：
用户流失数据集：可用于电信运营商进行客户关系管理、精准营销和风险控制。
泰坦尼克号数据集：可用于历史数据分析、生存预测模型构建，以及教学演示。
决策支持：
用户流失数据集：支持企业制定客户 retention 策略，优化客户生命周期价值。
泰坦尼克号数据集：可用于历史事件分析，辅助决策支持。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解分类算法、特征工程和模型评估。
此数据集特别适合用于探索影响用户流失和生存的关键因素，帮助用户构建预测模型，优化决策和策略。
