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电信用户流失预测竞赛数据集

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简介：
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。

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  • 电信用户流失预测竞赛数据集
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    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
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    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。
     
  • 通信运营商用户流失预测数据集
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    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。
     
  • 银行客户流失数据集——用于预测客户流失现象
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    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；
     
  • 电信客户流失数据集
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    本数据集包含了电信公司客户的详细信息及服务使用情况，旨在预测和分析哪些客户可能终止服务，帮助企业制定有效的挽留策略。 电信客户流失问题是一个重要的商业挑战。为了应对这一问题并保留重点客户，可以制定一项专门的计划来分析WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv数据集中的信息，从而采取有效的措施减少客户的流失率。
     
  • 电信客户流失-数据集
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    本数据集聚焦于电信行业客户流失问题，包含通话记录、套餐使用情况等多维度信息，旨在通过数据分析预测和预防客户流失。 在当今竞争激烈的电信市场环境中，客户流失是企业必须解决的重要问题之一。通过使用telecom_churn.csv数据集，我们能够深入研究这一现象并制定策略以减少客户的流失率。该数据集中包含了丰富的变量信息，如客户的基本资料、消费行为和服务使用的详细情况等，这些都可以用来构建预测模型，帮助运营商识别潜在的流失风险，并提前采取相应的措施。 为了更好地理解这个数据集的内容和结构，我们需要关注以下几个主要方面： 1. **客户基本信息**：包括客户的唯一标识符（ID）、年龄、性别、婚姻状况及教育水平等信息。这类个人属性有助于我们了解他们的消费习惯和偏好。 2. **服务详情**：如每月的账单总额、合同类型以及是否使用了互联网或国际长途电话服务等，这些数据能够反映客户的服务需求与消费模式。 3. **通信记录**：平均通话时长、短信数量及流量消耗量等指标可以帮助评估用户对电信业务的实际依赖程度。 4. **客户服务反馈**：通过投诉频率和服务咨询次数可以间接衡量客户的满意度和忠诚度水平。 5. **流失状态标志**：“是否”（Yes/No）表示客户当前的流失状况。 在分析过程中，我们将遵循以下步骤： 1. 数据清洗：识别并处理缺失值、异常数据及重复记录等问题，保证后续工作的准确性与可靠性。 2. 特征工程：根据业务需求对原始特征进行加工转换或创建新的衍生变量（如顾客价值评分），同时为分类属性赋予数值编码以利于机器学习算法的使用。 3. 描述性统计分析：计算各关键指标的基本统计量，比如均值、标准偏差和分布情况等，以便于快速掌握数据概览。 4. 相关性检验：通过相关系数矩阵或散点图等方式探索变量间的相互关系，并确定哪些因素对客户流失具有显著影响作用。 5. 模型构建与预测：选取适当的机器学习算法（例如逻辑回归、决策树分类器等），训练模型以估计客户的潜在流失风险，并对其性能进行评估验证。 6. 结果分析及策略制定：依据模型输出结果，识别出高危客户群并提出针对性的挽留建议。 通过以上流程，我们不仅能够揭示导致客户流失的关键驱动因素，还为企业提供了基于数据科学的方法论来优化服务体验、个性化营销方案以及提升整体竞争力。此外，这种方法同样适用于其他行业面临类似挑战时借鉴参考。
     
  • 电信客户流失预测.rar
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    本项目旨在通过分析电信公司的用户数据，运用机器学习算法建立模型，以预测潜在客户的流失风险，从而为公司提供有效的客户保留策略建议。 电信客户流失预测.rar 这个文件包含了关于如何使用数据分析来预测电信公司客户的流失情况的相关内容。文档可能包括数据预处理、特征选择以及机器学习模型的应用等方面的知识和技术细节，旨在帮助企业减少客户流失率并提高盈利能力。
     
  • Airbnb新用户民宿预订预测-Kaggle竞赛数据集
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    本数据集为Airbnb新用户民宿预订行为预测的Kaggle竞赛专用，包含用户及房源信息，旨在通过机器学习模型预测新用户的预订倾向。 Airbnb 新用户的民宿预定预测，这是一个 Kaggle 比赛的完整数据集，主要包含六个 csv 文件，请有需要的小伙伴下载。
     
  • 客户流失预测：基于电信数据集的分析 (Customer Churn Pred)
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    本研究利用电信行业数据，通过数据分析和机器学习模型，旨在准确预测客户流失情况，为企业提供决策支持，优化客户关系管理。 customerChurnPred 使用的数据集来自开源的 Kaggle 电信客户流失数据。 分类模型评估指标包括精度、召回率和 F1 得分等。 在分类中的错误类型中，类型 I 错误是指无法拒绝原假设（即误报），而类型 II 错误则是指错误地接受原假设（即假阴性）。 F-beta 分数的公式为：(1 + β^2) / (β^2 * 精确度 + 召回率) 当精度更为重要时，可以使用 beta 值为 0.5 的 F-beta 得分。例如，在电子邮件垃圾邮件过滤中就需要较高的精确度。 在召回更为重要的情况下，则同样使用 beta 值为 0.5 的 F-beta 分数。比如，在电子商务场景下向精英客户推广品牌折扣活动时，确保没有遗漏任何潜在的高价值用户就变得非常重要。 当精度和召回率都很重要时，可以采用 β = 1.0 的 F-beta 得分作为评估标准。例如，对于金融机构来说，在提供足够的贷款以赚取利息的同时避免给不良客户提供信用额度至关重要。