电力用户流失预测数据集PowerCustomerChurnPrediction-adebayoadebanjo
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, 时间序列分析, 机器学习, 能源, 预测模型, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含电力公司客户的用电行为和相关属性数据，记录了客户的用电情况、合同信息以及是否流失。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，涵盖了客户的激活、使用、续订等多个时间节点。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但从行业背景推断，可能来源于某个国家的电力市场。
数据维度：数据集包括客户ID、销售渠道、12个月用电量、12个月燃气用量、上个月用电量、激活日期、合同结束日期、产品修改日期、续订日期、12个月预测用电量、年度预测用电量、折扣能源预测、12个月电表租赁预测、离峰电价预测、峰电价预测、功率预测、是否有燃气、消耗量、毛利润、净利润、活跃产品数量、净利润、客户服务年限、来源、最大功率、以及价格波动相关的变量，以及流失标签（churn）。
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处理。
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，表明数据已进行清洗和初步分析。
该数据集适合用于电力客户流失预测、客户行为分析和能源市场研究。
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、影响客户流失因素的研究等学术研究。
行业应用：为电力公司、能源供应商提供数据支持，尤其在客户关系管理、市场营销策略制定、客户挽回等方面具备实用性。
决策支持：支持能源行业的决策制定，例如优化定价策略、识别高流失风险客户、制定个性化客户服务计划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实训材料，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，构建预测模型，并帮助企业实现客户 retention（客户保留）和提升盈利能力。
