Advertisement

通信运营商用户流失预测数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
该数据集聚焦于分析影响通信运营商用户流失的关键因素，通过大量用户行为和属性数据，旨在帮助电信行业建立有效的用户流失预测模型。 提供的数据集共有两个版本： 第一个：WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv 第二个：USER_INFO_M.csv 这两个数据集是为了满足不同用户的需求而准备的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 通信运营商用户流失预测数据集
    优质
    该数据集聚焦于分析影响通信运营商用户流失的关键因素，通过大量用户行为和属性数据，旨在帮助电信行业建立有效的用户流失预测模型。 提供的数据集共有两个版本： 第一个：WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv 第二个：USER_INFO_M.csv 这两个数据集是为了满足不同用户的需求而准备的。
     
  • 通信运营商客户流失预测的Python源码
    优质
    本Python源码旨在通过分析用户行为数据，预测通信运营商客户的流失风险，帮助公司采取措施提高客户满意度和忠诚度。 通信运营商客户流失预测的Python源码实现。这段文字已经去掉了所有不必要的联系信息和个人详情。重点在于提供一个清晰、简洁的方法来展示如何使用Python代码进行客户流失预测，适用于通信行业的数据分析任务。
     
  • 电信用户流失预测竞赛数据集
    优质
    本数据集专为电信用户流失预测竞赛设计，包含大量客户行为与属性信息，旨在帮助参赛者构建模型以分析用户流失风险。 赛题数据包括训练集和测试集两部分，总数据量超过25万条记录，并包含69个特征字段。为了确保比赛的公平性，将从这些数据中抽取15万条作为训练样本，3万条用于测试。同时会对某些敏感信息进行脱敏处理。 具体来说，以下是一些主要的特征字段： - 客户ID - 地理区域 - 是否双频手机 - 手机是否为翻新机型 - 当前手机的价格 - 手机网络功能情况 - 婚姻状况信息 - 家庭成人人数统计 - 信息库匹配结果 - 预计收入水平 - 信用卡持有状态指示器 - 用户当前设备使用天数 - 在职总月数 - 家庭中唯一订阅者的数量 - 家庭活跃用户数目 ...以及过去六个月的平均每月通话分钟、平均每月呼叫次数和平均月费用，最后是否流失等信息。
     
  • 电信用户流失预测竞赛数据集
    优质
    该数据集专为电信用户流失预测竞赛设计，包含大量客户行为和人口统计数据，旨在帮助参赛者建立模型以预测哪些用户可能终止服务。 赛题数据由训练集和测试集组成，总数据量超过25万条记录，并包含69个特征字段。为了确保比赛的公平性，将从中抽取15万条作为训练集，3万条作为测试集，并会对部分字段信息进行脱敏处理。特征字段包括：客户ID、地理区域、是否双频手机、是否翻新机、当前手机价格、手机网络功能、婚姻状况、家庭成人人数、信息库匹配情况、预计收入水平、信用卡持有状态、当前设备使用天数、在职总月数、家庭中唯一订阅者的数量以及家庭活跃用户数等。此外，还包括过去六个月的平均每月使用分钟数和通话次数，以及平均月费用，并标记是否流失。
     
  • 电信客户流失预测的数据集
    优质
    该数据集旨在通过分析电信公司的用户信息和行为模式，预测客户的流失风险，帮助企业采取有效措施减少客户流失。 电信用户流失预测数据集包含了用于分析和预测电信公司客户流失情况的相关数据。这些数据可以帮助企业更好地理解用户的使用行为及需求变化，从而采取有效措施减少用户流失率。
     
  • 银行客户流失数据集——用于预测客户流失现象
    优质
    本数据集专注于银行领域，旨在通过分析客户的各项信息来预测客户流失情况，为银行制定有效的客户保留策略提供支持。 数据集介绍 背景： 我们知道吸引新客户比保留现有客户要困难得多。 对于银行来说，了解导致客户流失的原因非常重要。 防止客户的流失可以帮助银行制定忠诚度计划及挽留活动，从而尽可能地留住更多的客户。 数据描述： - RowNumber：对应于记录（行）号，并不影响输出结果； - CustomerId：包含随机值，对预测客户是否会离开银行没有影响； - 姓氏：客户的姓氏不会对其是否选择离开银行产生影响； - CreditScore：信用评分可能会影响客户流失率，因为高信用评分会减少客户离开的可能性； - 地理位置：地理位置可能会对客户决定是否离开银行有影响； - 性别：性别在判断哪些人更有可能会离开银行方面具有一定的研究价值； - 年龄：年龄相关性较强，年长的顾客比年轻的顾客更少可能选择离开银行； - 任期（Tenure）：指客户成为该行客户的年限。通常来说，较长的任期意味着更高的忠诚度和较低的流失率； - 账户余额（Balance）：账户中的资金量可以作为预测客户是否会选择离开的一个指标，因为拥有较高存款的人更不容易选择离开银行； - 使用的产品数量（NumOfProducts）：指该客户在银行处使用的金融产品数； - 是否持有信用卡（HasCrCard）：表示客户是否有信用卡。这一因素很重要，因有卡的用户相对而言不太可能离开银行； - 已经退出（Exited）：标识客户是否已经从银行中退户；
     
  • Python机器学习在通信运营商客户流失分析与预测中的应用教程08.pdf
    优质
    本PDF教程详细介绍了如何运用Python机器学习技术进行通信运营商客户流失的数据分析和预测，包含模型建立、数据处理及评估方法。适合数据分析人员和技术爱好者参考学习。 Python机器学习编程与实战教学教案08：通信运营商客户流失分析与预测.pdf 由于文档重复了多次，这里简化为： 1. 介绍如何使用Python进行机器学习编程。 2. 教学内容着重于实际案例——通信运营商的客户流失分析和预测。 3. 文档名称是《Python机器学习编程与实战教学教案08：通信运营商客户流失分析与预测.pdf》。
     
  • 数据集《运用XGBoost预测产品营销的用户响应》
    优质
    本数据集利用XGBoost算法模型，旨在预测用户对市场营销活动的反应情况，为精准营销提供决策支持。 本段落介绍了数据对应文章的相关内容，并提供了实现代码的链接。具体内容可以参考相关博客文章进行详细了解。
     
  • Python在电信运营商客户流失风险分析与预测中的应用(期末大作业).zip
    优质
    本项目为电信运营商客户流失问题设计，运用Python进行数据分析和建模，旨在准确预测客户流失风险并提供决策支持。 基于Python的电信运营商客户流失风险分析与预测源码（期末大作业）.zip 是一个高分必选的大作业设计项目，下载后可以直接使用无需任何修改，并且确保可以正常运行，同时也可以作为课程设计项目来完成。这个资源非常适合需要进行数据分析和机器学习相关实践的学生或研究者使用。