Telco Customer Churn with Realistic Customer Feedback
Dataset combinant données clients télécom et retours clients réalistes générés par GPT-3.5, utile pour la classification, analyse sentimentale et prédiction de churn.
Environ 13 Mo, 4 fichiers CSV et PKL, 76 colonnes, données textuelles et tabulaires
CC BY 4.0
Description
Le dataset Telco Customer Churn with Realistic Customer Feedback étend un dataset classique sur la fidélisation des clients télécom en ajoutant des avis clients réalistes générés par GPT-3.5. Chaque entrée inclut des données client et un feedback textuel, facilitant ainsi les tâches de NLP et prédiction de churn.
À quoi sert ce dataset ?
- Entraîner des modèles de classification et d’analyse de sentiment
- Développer des pipelines complets de prédiction de churn combinant données tabulaires et texte
- Tester des modèles NLP avec des données synthétiques réalistes
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, il est possible d’ajouter des feedbacks clients réels, d’intégrer des données supplémentaires sur les comportements clients, ou de raffiner la génération de texte avec des modèles plus récents. L’annotation manuelle des sentiments peut aussi améliorer la qualité.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Data scientists
- Développeurs NLP
- Analystes churn
🔧 Outils compatibles
- Pandas
- Scikit-learn
- Hugging Face Transformers
- Spark
💡 Astuce
Tester différentes stratégies d’entraînement en combinant données tabulaires et textuelles pour améliorer la prédiction.
Questions fréquemment posées
Ce dataset inclut-il des données clients réels ou seulement des feedbacks générés ?
Les données clients sont réelles, mais les feedbacks textuels ont été générés automatiquement par GPT-3.5.
Peut-on utiliser ce dataset pour un usage commercial ?
Oui, la licence CC BY 4.0 autorise l’utilisation commerciale sous attribution.
Quels formats de fichiers sont fournis ?
Quatre fichiers : trois CSV pour les données tabulaires et un fichier PKL pour le modèle sauvegardé.
