流媒体用户流失预测数据集StreamingServiceUserChurnPrediction-kryusufkaya
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 流媒体, 客户分析, 机器学习, 预测建模, 客户行为, 数据分析, 订阅用户
数据概述：
该数据集包含来自流媒体服务平台的用户数据，记录了用户的账户信息、观看行为、订阅偏好等，并标注了用户是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间的用户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为全球流媒体服务用户数据。
数据维度：数据集包含20个字段，包括用户账户年龄(AccountAge)、月消费(MonthlyCharges)、总消费(TotalCharges)、订阅类型(SubscriptionType)、支付方式(PaymentMethod)、是否无纸化账单(PaperlessBilling)、内容偏好(ContentType)、多设备访问(MultiDeviceAccess)、注册设备(DeviceRegistered)、每周观看时长(ViewingHoursPerWeek)、平均观看时长(AverageViewingDuration)、每月下载内容数量(ContentDownloadsPerMonth)、偏好类型(GenrePreference)、用户评分(UserRating)、每月支持工单数量(SupportTicketsPerMonth)、性别(Gender)、观看列表大小(WatchlistSize)、家长控制(ParentalControl)、字幕是否开启(SubtitlesEnabled)和用户ID(CustomerID)，以及训练集中的流失标签(Churn)。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行初步的匿名化处理和数据清洗。
该数据集适合用于流媒体用户流失预测、用户行为分析和个性化推荐等研究。
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：适用于用户行为分析、流失预测模型构建、用户画像构建等方面的学术研究。
行业应用：为流媒体平台提供数据支持，用于优化用户留存策略、个性化推荐、用户体验提升等。
决策支持：支持流媒体服务提供商进行数据驱动的决策，例如定价策略优化、营销活动效果评估等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握用户流失预测的建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响流媒体用户流失的关键因素，构建预测模型，并制定针对性的用户挽回策略。
