用户净推荐值与健身订阅数据分析数据集UserNPSandFitnessSubscriptionDataAnalysis-razamh

用户净推荐值与健身订阅数据分析数据集UserNPSandFitnessSubscriptionDataAnalysis-razamh

数据来源:互联网公开数据

标签:用户行为分析, 净推荐值, NPS, 订阅数据, 用户留存, 客户体验, 健身行业, 数据挖掘

数据概述: 该数据集包含来自健身订阅平台的用户数据,记录了用户净推荐值(NPS)以及订阅相关的详细信息。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围为2020年。 地理范围:数据未明确标注地理位置,但可推测为健身订阅服务相关的用户。 数据维度:数据集包括两部分: NPS数据(nps.csv):包含event_date(事件日期)、user_id(用户ID)和score(净推荐值,范围0-10)。 订阅数据(muscle_labs.csv):包含id(订阅ID)、customer_id(客户ID)、end_date(订阅结束日期)、start_date(订阅开始日期)、subscription_period(订阅周期)和price(订阅价格)。 数据格式:CSV格式,包含两个文件:nps.csv和muscle_labs.csv,便于数据分析和关联。 来源信息:数据来源于健身订阅平台,已进行脱敏处理。 该数据集适合用于用户行为分析、客户体验评估和订阅模式研究。

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:适用于用户体验、用户留存等方面的学术研究,例如NPS与用户生命周期价值的关系,订阅周期与用户满意度的关系等。 行业应用:可以为健身行业提供数据支持,特别是在客户关系管理(CRM)、用户画像构建、个性化推荐等方面。 决策支持:支持企业优化订阅策略,提升用户满意度,降低用户流失率。 教育和培训:作为数据分析、用户行为分析等课程的实训素材,帮助学生和研究人员深入理解用户行为。 此数据集特别适合用于探索用户满意度与订阅行为之间的关系,帮助用户实现优化用户体验、提升用户留存率等目标。

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版本 1.0
最后更新 五月 21, 2025, 05:19 (UTC)
创建于 五月 21, 2025, 05:19 (UTC)
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