客户流失预测电力消费数据集CustomerChurnPredictionElectricityConsumption-vyankateshraut
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电力行业, 时间序列分析, 机器学习, 用户行为分析, 预测模型, 数据挖掘, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自电力公司的客户用电行为数据，记录了客户的用电量、价格、合同信息等，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2012年到2016年。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但数据集来源于电力公司，推测为特定区域的电力客户。
数据维度：数据集包含三个主要文件：
ml_case_training_data.csv：包含客户的基本信息、用电量、合同信息、预测用电量等，包括id, activity_new, campaign_disc_ele, channel_sales, cons_12m, cons_gas_12m, cons_last_month, date_activ, date_end, date_first_activ, date_modif_prod, date_renewal, forecast_base_bill_ele, forecast_base_bill_year, forecast_bill_12m, forecast_cons, forecast_cons_12m, forecast_cons_year, forecast_discount_energy, forecast_meter_rent_12m, forecast_price_energy_p1, forecast_price_energy_p2, forecast_price_pow_p1, has_gas, imp_cons, margin_gross_pow_ele, margin_net_pow_ele, nb_prod_act, net_margin, num_years_antig, origin_up, pow_max等字段。
ml_case_training_hist_data.csv：包含客户的历史价格数据，包括id, price_date, price_p1_var, price_p2_var, price_p3_var, price_p1_fix, price_p2_fix, price_p3_fix等字段。
ml_case_training_output.csv：包含客户的流失标签，用于训练预测模型，包括id和churn两个字段，churn为1表示客户流失。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于电力公司内部客户数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和数据建模。
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：适用于电力行业客户流失预测的学术研究，如客户生命周期价值分析、流失原因分析等。
行业应用：为电力公司提供数据支持，尤其适用于客户关系管理(CRM)、市场营销和客户服务优化。
决策支持：支持电力公司制定针对性的客户挽留策略、优化定价方案和改善客户体验。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员实践客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，帮助企业提升客户留存率和盈利能力。
