流媒体用户流失预测数据集StreamingServiceUserChurnPrediction-divyjain9090
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 机器学习, 客户行为分析, 订阅服务, 客户细分, 预测模型, 市场营销, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自流媒体平台的用户行为数据，记录了用户的账户信息、观看习惯、消费行为等，并标注了用户是否流失。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：数据覆盖范围未明确，但可推测为流媒体平台的用户群体。
数据维度：数据集包括多个维度，如用户账户年龄（AccountAge）、月消费金额（MonthlyCharges）、总消费金额（TotalCharges）、订阅类型（SubscriptionType）、支付方式（PaymentMethod）、是否无纸化账单（PaperlessBilling）、内容类型（ContentType）、多设备访问（MultiDeviceAccess）、已注册设备（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）、用户ID（CustomerID）以及流失标签（Churn）。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、prediction_submission.csv（预测提交文件）和data_descriptions.csv（数据描述文件），方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行脱敏处理和标准化。
该数据集适合用于用户流失预测、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：适用于客户关系管理（CRM）和数据挖掘领域的学术研究，如用户流失预测模型的构建、影响流失的关键因素分析等。
行业应用：为流媒体服务提供商、电信公司等提供数据支持，尤其在优化用户体验、制定用户挽回策略、提升客户留存率等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业进行用户流失风险评估，辅助制定个性化营销方案，提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和客户分析课程的实训素材，帮助学生和从业者理解用户行为分析和流失预测的实践方法。
此数据集特别适合用于探索影响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，从而提高客户留存率和用户满意度。
