用户流失预测数据集UserChurnPredictionDataset-ratna364
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 机器学习, 客户关系管理, 用户行为分析, 预测模型, 订阅服务, 数据挖掘, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自音乐流媒体服务平台的用户数据，记录了用户的基本信息、订阅情况、支付行为以及流失状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为用户注册到订阅结束或流失的时间段，具体时间未明确标出，可视为一段时间内的快照数据。
地理范围：数据未明确标出地理范围，但从数据内容推测可能来源于全球范围内的用户。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括用户ID（msno）、是否流失（is_churn）、支付方式、订阅时长、付费金额、是否自动续订、会员过期时间、交易时间、城市、年龄、性别、注册渠道、注册时间、会员有效期、折扣信息、每日平均费用、会员时长、注册时长、播放行为统计（如不同播放时长歌曲的数量、总播放时长）等。
数据格式：CSV格式，文件名为testmerged.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，已进行标准化处理。该数据集适用于用户流失预测、用户行为分析等相关研究。
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：适用于客户关系管理（CRM）和用户行为分析领域的学术研究，如用户流失预测模型的构建、用户生命周期价值（CLTV）分析、影响用户流失关键因素的研究等。
行业应用：可以为音乐流媒体服务、在线视频平台、订阅制服务等行业提供数据支持，尤其是在用户流失预警、个性化推荐、精准营销等方面。
决策支持：支持企业制定用户挽回策略、优化产品服务、提升用户留存率，从而提高盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和流失预测。
此数据集特别适合用于探索用户流失的规律和影响因素，构建预测模型并优化用户留存策略，帮助用户实现提升用户忠诚度、降低用户流失率的目标。
