电力用户流失预测数据集ElectricityCustomerChurnPrediction-prakharshobhit
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电力行业, 客户行为分析, 能源消费, 时间序列分析, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含电力公司客户的相关信息，记录了客户的用电行为、合同信息以及是否流失（Churn）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2009年到2016年。
地理范围：数据覆盖范围未明确，推测为电力公司服务区域内的客户数据。
数据维度：数据集包括客户的ID、销售渠道、12个月用电量、12个月燃气消耗量、上月用电量、合同激活日期、合同结束日期、产品修改日期、续约日期、预测的12个月用电量、预测的年度用电量、能源折扣预测、预测的12个月电表租赁费用、预测的非高峰时段电价、预测的高峰时段电价、预测的电力供应价格、是否有燃气、消耗量、电力毛利率、电力净利润、活跃产品数量、净利润、客户服务年限、来源、最大功率、年度非高峰时段价格变化、年度高峰时段价格变化、年度中峰时段价格变化、年度非高峰时段固定价格变化、年度高峰时段固定价格变化、年度中峰时段固定价格变化、年度非高峰时段价格、年度高峰时段价格、年度中峰时段价格、6个月非高峰时段价格变化、6个月高峰时段价格变化、6个月中峰时段价格变化、6个月非高峰时段固定价格变化、6个月高峰时段固定价格变化、6个月中峰时段固定价格变化、6个月非高峰时段价格、6个月高峰时段价格、6个月中峰时段价格，以及是否流失的标签。
数据格式：CSV格式，文件名为clean_data_after_eda.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但经过了EDA（探索性数据分析）处理，可能包含了数据清洗和特征工程。
该数据集适合用于电力行业客户流失预测、客户行为分析和风险管理。
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：适用于客户流失预测、客户生命周期价值分析、用户画像构建等方面的学术研究。
行业应用：为电力公司提供数据支持，用于客户关系管理、市场营销策略优化、预测客户流失风险等。
决策支持：支持电力公司制定个性化客户服务方案，优化定价策略，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响电力客户流失的关键因素，帮助用户构建预测模型，提升客户管理效率和盈利能力。
