电商客户行为分析与流失预测数据集-codewithuday
数据来源：互联网公开数据
标签：电商,客户行为,流失预测,用户画像,营销分析,机器学习,客户关系管理,数据分析
数据概述：
本数据集包含一家电商公司的历史数据，全面记录了客户的各种行为和属性。数据旨在用于训练预测模型，以预测客户流失的可能性，从而帮助企业制定有针对性的客户挽留策略。
关键字段：
客户ID：每个客户的唯一标识符。
人口统计学信息：包括年龄、性别、地理位置等。
账户信息：订阅开始日期、最后活动日期和账户状态。
产品使用情况：购买记录、浏览历史、互动频率等。
客户反馈：评分、评论和调查回复（如果可用）。
参与度指标：电子邮件打开率、点击率和促销活动参与情况。
数据用途概述：
该数据集可用于多种用途，包括：
预测客户流失的可能性。
识别客户行为的趋势和模式。
基于预测性见解制定客户挽留策略。
加强有针对性的营销活动。
应用场景：
此数据集非常适合数据科学家、分析师和机器学习实践者，他们致力于：
预测建模。
客户细分。
商业智能和战略规划。
数据结构：
数据集以表格形式（例如，CSV）提供，具有干净、可直接使用的列。 数据已预处理，以删除重复或不完整的记录。
