用户流失概率预测数据集CustomerChurnProbabilityPrediction-irinaskrinditsa
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 客户分析, 概率预测, 机器学习, 客户关系管理, 数据挖掘, 风险评估, 模型训练
数据概述：
该数据集包含来自用户行为分析的数据，记录了预测用户流失概率的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，泛指用户流失概率预测场景。
数据维度：包括“customer_id”（客户唯一标识）和“probability”（流失概率）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为basic_features_submission.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于用户行为分析和客户关系管理相关领域，已进行数据脱敏处理。
该数据集适合用于用户流失预测、客户价值评估等应用。
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：适用于客户流失预测、用户行为分析等领域的学术研究，如流失因素分析、预测模型优化等。
行业应用：可以为客户关系管理（CRM）系统、市场营销部门提供数据支持，特别是在客户挽回、个性化服务推荐等方面。
决策支持：支持企业进行客户风险评估，优化客户 retention 策略，提高客户生命周期价值。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生理解客户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估用户流失预测模型，帮助用户识别高风险客户，并制定相应的干预措施，从而降低用户流失率。
