用户流失风险预测数据集Hackerearth挑战赛-yashgupta261100
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失，预测，机器学习，数据集，客户关系管理，风险评估，行为分析，数据挖掘
数据概述： 该数据集源自 Hackerearth 挑战赛，旨在预测用户流失风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围覆盖了用户在平台上的行为数据。
地理范围：数据可能涵盖全球范围内的用户。
数据维度：数据集包括用户行为数据，例如登录频率，活动参与度，购买记录，客户服务互动，以及其他用户特征。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于 Hackerearth 挑战赛，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于机器学习，数据挖掘，客户关系管理等领域的研究和应用，特别是在用户流失预测，客户行为分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于用户流失预测，客户细分，用户行为分析等学术研究，如流失原因分析，用户生命周期价值评估等。
行业应用：可以为互联网，电商，金融等行业提供数据支持，特别是在客户挽回，个性化营销等方面。
决策支持：支持企业制定用户 retention（用户留存）策略，优化用户体验，提高用户忠诚度。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及客户关系管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户流失预测模型和相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户流失的驱动因素，帮助用户实现精准的用户流失预测，制定有效的客户维系策略，提升用户留存率和企业盈利能力。
