电力客户行为与预测分析数据集PowerCustomerBehaviorandPredictionAnalysisDataset-faiqamehboob6191
数据来源：互联网公开数据
标签：电力，客户行为，能源，预测分析，时间序列，机器学习，市场营销，用户画像
数据概述：
该数据集包含来自能源行业的客户行为数据，记录了电力客户的详细信息和相关消费、预测数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了客户的活动、消费、预测等，但具体时间跨度未明确标注，可根据数据中日期字段进行推断。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但考虑到数据字段和匿名化处理，推测数据来源于特定地区的电力公司。
数据维度：数据集包含多个关键维度，包括客户ID、活动状态、营销活动信息、销售渠道、12个月用电量、12个月燃气用量、上月用电量、激活日期、合同结束日期、首次激活日期、产品修改日期、续订日期、电费预测、燃气费预测、用电量预测、折扣预测、电表租赁费用、电价预测、最大功率等。
数据格式：CSV格式，包含ml_case_training_data.csv、ml_case_training_hist_data.csv、ml_case_training_output.csv三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于能源行业相关数据，经过匿名化处理，旨在用于客户行为分析和预测建模。
该数据集适合用于电力客户行为分析、能源消耗预测、客户细分、市场营销活动优化和风险管理。
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：适用于能源经济学、市场营销、客户关系管理等领域的学术研究，如客户用电行为模式分析、价格弹性分析等。
行业应用：为电力公司、能源供应商提供数据支持，尤其在客户流失预测、营销活动效果评估、个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持能源行业在需求预测、供应规划、市场策略制定等方面的决策。
教育和培训：作为能源市场分析、客户关系管理、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和市场动态。
此数据集特别适合用于分析电力客户的消费习惯、预测未来用电量，并优化客户服务策略，从而提高客户满意度和企业盈利能力。
