客户流失风险评分与机器学习分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失,风险评分,机器学习,电子商务,用户行为,预测模型,客户保留
数据概述：
本数据集由Hackerearth机器学习挑战赛提供，旨在研究和预测客户的流失风险。数据集包含用户的基本信息、浏览行为、历史购买记录等关键特征，用于训练和测试客户流失预测模型。数据集中每个用户被赋予一个流失评分，评分范围为1至5，表示用户在特定时间内的流失风险高低。评分基于用户的人口统计信息、行为数据以及历史购买数据，并结合了独特的预测算法，更新频率为每日一次，适用于活跃用户（至少有一次转化行为的用户）。
数据用途概述：
该数据集适用于客户流失预测、风险评分模型开发、用户行为分析以及机器学习算法训练等场景。企业可以通过此数据集优化客户保留策略，识别高风险用户并采取针对性措施；数据科学家可以利用数据集进行模型训练和算法优化，提升预测准确率；政策制定者可以基于数据结果制定用户留存政策，提升客户满意度和忠诚度。此外，数据集还适合用于教育培训，帮助学习者掌握客户流失预测的核心方法和技术。
