电力用户用电行为分析数据集ElectricityUserConsumptionBehaviorAnalysis-smooko
数据来源：互联网公开数据
标签：电力用户, 用电行为, 客户分类, 能源消耗, 计量数据, 客户流失, 时间序列分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含电力公司客户的用电相关数据，记录了客户的基本信息、用电量以及其他相关指标。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录了客户的用电行为，包括客户的创建日期和发票日期，可以用于分析不同时间段内的用电情况。
地理范围： 数据未明确标注地理范围，但根据数据字段推测可能涵盖特定区域的电力用户。
数据维度：
client_train_v2.csv 和 client_test_v2.csv：包含客户的基本信息，如地区（disrict）、客户类别（client_catg）、区域（region）、创建日期（creation_date）和客户ID（client），以及训练集中的客户流失目标（target）。
invoice_train_v2.csv 和 invoice_test_v2.csv：包含发票信息，如发票日期（invoice_date）、电价类型（tarif_type）、电表编号（counter_number）、电表状态（counter_statue）、电表代码（counter_code）、读数备注（reading_remarque）、电表系数（counter_coefficient）、各级用电量（consommation_level_1 到 consommation_level_4）、旧指数（old_index）、新指数（new_index）、月份数（months_number）、电表类型（counter_type）和客户ID（client）。
数据格式：CSV格式，提供了训练集和测试集，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息： 数据来源于电力公司客户用电数据。
该数据集适合用于客户用电行为分析、客户流失预测、用电量预测等相关研究。
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： 适用于能源经济学、客户关系管理和数据挖掘领域的学术研究，如用户用电行为模式分析、客户细分、流失预警等。
行业应用： 可以为电力公司提供数据支持，特别是在客户管理、电网负荷预测、市场营销等方面。
决策支持： 支持电力公司制定客户服务策略、优化电网运营效率、预测电力需求等。
教育和培训： 作为数据科学、机器学习和商业分析课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解真实世界的数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索客户用电行为与客户属性之间的关系，预测客户流失风险，以及优化电力资源的配置和利用。
