电商用户流失预测数据集E-CommerceUserChurnPredictionDataset-vijaythurimella
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 电商, 客户行为分析, 机器学习, 用户画像, 预测模型, 客户关系管理, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户行为数据，记录了用户在平台上的活动信息，用于预测用户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内用户行为的快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据城市分层（CityTier）推测可能涵盖多个城市。
数据维度：数据集包括用户ID（CustomerID）、是否流失（Churn）、用户在平台上的停留时间（Tenure）、登录设备偏好（PreferredLoginDevice）、城市分层（CityTier）、仓库到家的距离（WarehouseToHome）、支付方式偏好（PreferredPaymentMode）、性别（Gender）、App使用时长（HourSpendOnApp）、注册设备数量（NumberOfDeviceRegistered）、订单类别偏好（PreferedOrderCat）、满意度评分（SatisfactionScore）、婚姻状况（MaritalStatus）、地址数量（NumberOfAddress）、投诉情况（Complain）、订单金额增长率（OrderAmountHikeFromlastYear）、优惠券使用情况（CouponUsed）、订单数量（OrderCount）、上次下单时间间隔（DaySinceLastOrder）和现金返还金额（CashbackAmount）等。
数据格式：CSV格式，文件名为E-Commerce Churn Data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的电商平台用户行为数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于用户流失预测、客户行为分析和个性化营销策略的研究。
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研究，例如用户流失预测模型构建、影响流失的关键因素分析、用户细分等。
行业应用：可为电商企业提供数据支持，帮助企业识别高流失风险用户、优化营销策略、提升用户留存率。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户管理决策，例如个性化推荐、精准营销等。
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用户流失预测的建模流程。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，从而帮助用户构建有效的流失预测模型，优化客户挽回策略，提升用户生命周期价值。
