能源客户用电行为预测数据集EnergyCustomerElectricityConsumptionPrediction-prakharshobhit
数据来源：互联网公开数据
标签：能源, 客户行为, 预测, 消费分析, 客户流失, 时间序列, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自能源供应商的客户数据，记录了客户的用电行为、消费习惯以及相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了客户在一段时间内的用电情况及相关信息，具体时间跨度未明确，但包含日期字段。
地理范围：数据未明确具体地理范围，但可以推断为能源市场。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如客户ID、销售渠道、12个月用电量、12个月燃气用量、上月用电量、激活日期、合同结束日期、产品修改日期、续订日期、12个月预测用电量、年度预测用电量、能源折扣预测、电表租赁预测、能源价格预测（峰值、非峰值）、电力价格预测（峰值、非峰值）、是否有燃气、隐含用量、电力毛利润、电力净利润、活跃产品数量、净利润、客户服务年限、来源、最大功率、是否流失（churn）。
数据格式：CSV格式，包含client_data.csv和price_data.csv两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于能源行业，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于能源客户行为分析、用户画像构建、客户流失预测等领域。
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：适用于能源市场研究、客户行为分析、预测模型构建等学术研究。
行业应用：可以为能源供应商提供数据支持，用于客户管理、市场营销、风险控制等。
决策支持：支持能源企业制定客户 retention 策略、优化定价策略和预测电力需求。
教育和培训：作为能源行业分析、数据挖掘和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和能源市场。
此数据集特别适合用于预测客户流失，优化客户服务，以及探索影响客户用电行为的因素。
