客户流失预测社会经济属性数据集CustomerChurnPredictionSocioeconomicAttributes-raulsaccaco1
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 客户行为, 社会经济, 人口统计学, 市场营销, 数据分析, 机器学习, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含客户的社会经济属性和客户流失相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测数据来源于特定客户群体。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，如客户ID（customer_id，客户唯一标识）、性别（gender）、收入等级（income_bracket）、会员计划（loyalty_program）、会员年限（membership_years）、是否流失（churned）、婚姻状况（marital_status）、教育水平（education_level）、职业（occupation）、邮件订阅（email_subscriptions）、应用使用情况（app_usage）、网站访问次数（website_visits）、社交媒体互动（social_media_engagement）、上次购买至今的天数（days_since_last_purchase）以及客户ID（cust_id）。
数据格式：CSV格式，文件名可能为df_socidemocsv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于客户关系管理系统或市场调研，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分和市场营销策略分析。
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、客户行为分析等领域的研究，例如探索不同社会经济属性对客户流失的影响。
行业应用：为市场营销、客户关系管理（CRM）行业提供数据支持，尤其在客户挽留策略制定、个性化营销活动设计等方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户管理策略，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于分析客户流失的关键影响因素，帮助企业提高客户留存率，优化资源配置。
