用户订阅行为分析数据集UserSubscriptionBehaviorAnalysis-mekhdigakhramanian
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 订阅数据, 客户生命周期, 付费用户, 商业智能, 数据挖掘, 订阅模式, 用户留存
数据概述：
该数据集包含来自Wetransfer平台的用户订阅数据，记录了用户的订阅计划、账单周期、订阅开始时间和结束时间等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户订阅的起始和结束时间，时间范围从2019年10月到2020年12月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为Wetransfer平台的用户数据，具有全球用户的代表性。
数据维度：包括user_id（用户ID）、plan（订阅计划）、billing_cycle（账单周期）、started_at（订阅开始时间）和ended_at（订阅结束时间）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为wetransfer_senior_data_analyst_assignment_2022.csv，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Wetransfer平台，经过了匿名化处理，以保护用户隐私。该数据集适用于分析用户订阅行为模式、评估用户生命周期价值等。
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、客户关系管理（CRM）等领域的研究，例如用户订阅行为模式分析、用户流失预测、用户生命周期价值评估等。
行业应用：可以为SaaS企业、订阅服务平台提供数据支持，特别是在优化订阅策略、提升用户留存率、个性化推荐等方面。
决策支持：支持企业制定更有效的营销策略、优化产品功能、提升用户满意度。
教育和培训：作为商业分析、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户行为分析、订阅模式分析等。
此数据集特别适合用于分析用户订阅行为规律，预测用户生命周期，优化订阅计划，提升用户留存率和平台盈利能力。
