能源客户消费与流失预测数据集EnergyCustomerConsumptionandChurnPrediction-swapnilcoder
数据来源：互联网公开数据
标签：能源, 客户行为, 消费分析, 流失预测, 时间序列, 客户关系管理, 数据建模, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自能源公司的客户数据，记录了客户的能源消耗、合同信息以及流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据包含客户在一段时间内的用电用气情况，具体时间范围由date_activ和date_end字段定义，涵盖数年。
地理范围：数据未明确指出具体地理区域，但通常此类数据来源于特定地区的能源市场。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如客户ID（id）、销售渠道（channel_sales）、12个月用电量（cons_12m）、12个月用气量（cons_gas_12m）、上个月用电量（cons_last_month）、合同激活日期（date_activ）、合同结束日期（date_end）、产品修改日期（date_modif_prod）、续约日期（date_renewal）、12个月预测用电量（forecast_cons_12m）、年度预测用电量（forecast_cons_year）、能源折扣预测（forecast_discount_energy）、12个月电表租赁费预测（forecast_meter_rent_12m）、非高峰时段能源价格预测（forecast_price_energy_off_peak）、高峰时段能源价格预测（forecast_price_energy_peak）、非高峰时段电力价格预测（forecast_price_pow_off_peak）、是否有燃气（has_gas）、隐含消耗量（imp_cons）、电力毛利润（margin_gross_pow_ele）、电力净利润（margin_net_pow_ele）、活跃产品数量（nb_prod_act）、净利润（net_margin）、客户服务年限（num_years_antig）、来源（origin_up）、最大功率（pow_max）以及客户流失情况（churn）。
数据格式：CSV格式，包含client_data和price_data两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于客户关系管理系统，并经过匿名化处理。
该数据集适合用于能源客户行为分析、流失预测、客户细分和定价策略研究。
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：适用于能源行业客户行为分析、流失预测建模、客户生命周期价值分析等学术研究。
行业应用：为能源公司提供数据支持，尤其是在客户关系管理、市场营销、风险管理和定价策略优化方面。
决策支持：支持能源公司制定更有效的客户挽留策略、精准营销活动和个性化服务方案，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为能源市场分析、客户关系管理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和流失预测。
此数据集特别适合用于探索客户消费习惯与流失之间的关系，以及预测客户流失风险，从而帮助能源公司优化运营策略，提高盈利能力。
