客户联络预测模型数据集_Customer_Contact_Prediction_Model_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：客户关系管理, 预测模型, 机器学习, 联络行为, 客户流失, 模型评估, LightGBM, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于构建客户联络预测模型的数据，记录了客户联络相关信息，主要用于预测客户是否会与企业进行联络。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可视为通用数据集。
数据维度：包括客户联络ID (contact_id)，实际联络行为(contact)，模型预测的联络概率(contact_pred)和最终预测结果(pred)。
数据格式：包括CSV格式的 submission_trian.csv和submission_infer.csv，以及pkl格式的pickle文件，便于模型训练、评估和推断。
来源信息：数据来源于模型训练与预测，已经过预处理，可以直接用于模型构建。
该数据集适合用于客户联络预测、客户关系管理和数据建模。
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、客户行为分析等研究，有助于深入理解客户联络模式。
行业应用：可应用于客户关系管理系统（CRM）中，用于预测客户联络需求，优化客户服务策略。
决策支持：支持企业根据预测结果，进行资源分配和决策，提高客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生掌握模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索客户联络行为规律，优化客户服务策略，提升企业运营效率。
