用户流失预测分析基础表-2023-teocalvo

用户流失预测分析基础表-2023-teocalvo 数据来源：互联网公开数据 标签：用户流失,数据分析,特征存储,预测模型,训练数据,测试数据,时间漂移,数据科学

数据概述： 本数据集是基于我们数据科学项目中构建的5个特征存储所创建的分析基础表。数据集的目的是预测哪些用户可能会停止参与我们的实时活动。该表包含一个名为partition_set_name的字段，该字段可能取值为train、test和oot。

train：表示用于训练模型的数据集。 test：用于测试模型的数据集，其中包含未用于模型训练的数据。 oot：表示Out of Time（时间漂移），即时间错移的数据集，用于评估模型在新时间条件下的表现，是与现实情况最接近的数据集。

数据用途概述： 该数据集适用于数据科学项目中的用户流失预测分析。研究人员和数据科学家可以使用此数据集进行模型训练、测试和评估。它可以帮助企业识别潜在的流失用户，从而采取措施减少用户流失。同时，该数据集还适合用于验证模型在实际应用中的稳定性和准确性。