用户流失预测数据集UserChurnPredictionDataset-chinnnt
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 客户关系管理, 行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 电信行业, 预测模型, 用户画像
数据概述：
该数据集包含来自约会应用程序的用户数据，记录了用户的基本信息、服务使用情况以及是否流失的关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据集未明确标注地理范围，但数据内容可泛化应用于各类约会应用的用户行为分析。
数据维度：包括用户ID、性别、是否为老年用户、用户在平台上的停留时间（单位：周）、是否使用电话服务、是否开通在线安全、在线备份、设备保护、技术支持等服务，以及用户的合同类型、支付方式、月消费金额、总消费金额和最终的流失情况（Churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为DatingApp Churning.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据可能来源于公开的客户数据集或模拟数据，旨在用于用户行为分析和流失预测建模。
该数据集适合用于用户流失预测、客户生命周期价值分析和用户画像构建。
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、市场营销和用户行为分析等领域的学术研究，如用户流失影响因素分析、流失预测模型的构建与优化。
行业应用：可以为电信、互联网和社交媒体等行业提供数据支持，特别是在用户流失预警、个性化营销、客户挽回等方面。
决策支持：支持企业制定用户 retention（用户留存）策略、优化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握用户行为分析和流失预测技能。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，预测用户流失的可能性，并为企业提供数据驱动的决策依据，以实现用户留存和价值最大化。
