客户终身价值预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 生命周期价值, 电子商务, 预测模型, 时间序列, 用户分群, 订阅模式, 欺诈检测
数据概述
本数据集包含模拟的用户行为和消费模式数据，用于预测用户在其会员期内对特定网站的总消费金额，这一指标被称为客户终身价值（LTV）。数据分为训练集和测试集两部分：
- 训练集：包含2018年12月至2019年6月期间注册的用户数据。
- 测试集：包含2019年7月注册的用户数据。
数据集包含以下字段：
- product_type：用户可购买的四种不同产品类型之一，包括基础产品（type_p）和附加产品（type_x、type_u、type_ex）。
- user_id：用户的唯一标识符，每个用户可能有多条记录（最多4条），对应不同的产品类型。
- join_date：用户注册网站的时间。
- hidden：用户注册时根据可用数据划分的用户分群标签。
- product：用户注册时购买的基础产品类型（type_p）。
- STV（短期价值）：用户注册后前4天在网站上的消费金额。
- target（终身价值）：用户在注册后约2个月内的消费金额，仅在训练集中提供。
- credit_card_level：用户的信用卡类型，分为两种。
- is_lp：流量来源特征。
- aff_type：另一种流量来源特征。
- is_cancelled：用户是否在注册后不久取消了相应产品的订阅。
- country_segment：用户的国家分群标签。
数据集基于订阅支付模式，用户在注册后支付小额费用，之后自动升级为月度订阅（更高价格）。用户可申请退款，同时也存在部分欺诈性用户，导致部分生命周期价值为负值。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 客户行为分析：通过分析用户行为和消费模式，识别用户生命周期内的消费特征、产品偏好和流失倾向。
2. 生命周期价值预测：利用数据训练模型预测用户的终身价值，帮助企业优化用户生命周期管理策略。
3. 用户分群与个性化推荐：结合用户注册时间、消费行为和流量来源等特征，实现用户分群和个性化推荐。
4. 欺诈检测：通过分析负值的终身价值数据，识别潜在的欺诈行为，提升平台安全性。
5. 产品优化与营销策略：根据用户消费模式和产品偏好，调整产品定价和营销策略，提升用户满意度和留存率。
6. 订阅模式优化：深入研究用户从短期订阅到长期订阅的转换过程，优化订阅和定价策略。
数据特点
- 时间序列属性：数据包含用户注册时间（join_date）、短期价值（STV）和终身价值（target），适合进行时间序列分析。
- 多维数据结构：每个用户可能有多条记录，对应不同的产品类型，数据具有多维特征。
- 目标变量分布复杂：终身价值（target）包含负值，反映了欺诈性用户或退款行为，增加了分析和建模的复杂性。
- 流量来源多样性：is_lp 和 aff_type 字段提供了流量来源信息，可用于分析不同渠道的用户行为差异。
- 国家分群特征：country_segment 字段反映了用户所在国家的分群，可用于分析用户行为的地域性差异。
示例分析任务
1. 探索性分析：
- 分析用户行为模式，例如不同产品类型（product_type）的购买比例、用户注册时间分布等。
- 探索短期价值（STV）与终身价值（target）之间的相关性，识别关键驱动因素。
- 确定对目标变量影响最大的特征，例如产品类型、用户分群、流量来源等。
- 识别数据中的挑战，例如欺诈性用户、退款行为对目标变量的干扰。
- 建模任务：
- 针对训练集数据（train.csv），构建预测模型，预测用户的终身价值（target）。
- 在建模过程中，合理聚合用户数据，避免直接建模单个用户的复杂行为。
- 参考提交样例文件（sample submission），理解聚合和预测的逻辑。
数据价值
该数据集为企业提供了全面的用户行为和消费模式信息，帮助深入理解客户生命周期价值的驱动因素。通过对数据的分析和建模，企业可以优化用户生命周期管理、提升营销效果，并防范欺诈行为，从而实现更高效的增长和收益。
