客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-nuke098
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 电商, 用户行为分析, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 用户画像, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了影响客户流失的关键因素。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用户行为快照。
地理范围：数据未限定特定区域，可推测为电商平台全球范围的用户行为数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如用户注册时长（Tenure）、用户偏好商品类别（PreferedOrderCat）、满意度评分（SatisfactionScore）、婚姻状况（MaritalStatus）、投诉情况（Complain）、上次下单天数（DaySinceLastOrder）以及现金返还金额（CashbackAmount）等。核心目标变量为“Churn”，表示用户是否流失。
数据格式：主要为CSV格式，包含三个CSV文件：data.csv、Analyitc_data.csv和data_ecommerce_customer_churn.csv，便于数据分析和模型构建。数据来源于电商平台的用户行为记录，已进行脱敏处理和结构化整理。
该数据集适合用于用户流失预测、用户行为分析、客户生命周期价值评估等研究。
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：适用于客户关系管理（CRM）和数据挖掘领域的学术研究，例如用户流失预测模型的构建、影响流失关键因素的分析、用户细分和个性化推荐研究等。
行业应用：可为电商行业提供数据支持，特别是在提高客户留存率、优化营销策略、改进用户体验等方面。
决策支持：支持企业制定以数据为驱动的客户管理策略，优化客户服务流程，从而降低客户流失率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和客户关系管理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解客户流失的成因和预测方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，构建预测模型，并根据预测结果制定针对性的客户挽回策略，从而提高客户留存率和企业盈利能力。
