电商用户流失预测数据集E-commerceCustomerChurnPrediction-rindraadriansyah
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, 预测模型, 数据挖掘, 用户画像, 客户关系管理
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以及最终是否流失的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的数据快照。
地理范围：数据未限定特定地区，可视为通用电商用户行为数据。
数据维度：数据集包括多个用户相关特征，如“Tenure”（用户注册时长）、“WarehouseToHome”（仓库到家距离）、“NumberOfDeviceRegistered”（注册设备数量）、“PreferedOrderCat”（偏好订单类别）、“SatisfactionScore”（满意度评分）、“MaritalStatus”（婚姻状况）、“NumberOfAddress”（注册地址数量）、“Complain”（是否投诉）、“DaySinceLastOrder”（上次订单时间）、“CashbackAmount”（返现金额）以及“Churn”（流失与否）。
数据格式：CSV格式，文件名为data_ecommerce_customer_churn.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于电商用户流失预测、用户行为分析和客户关系管理研究。
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：适用于用户行为分析、流失预测、客户细分等领域的学术研究，如影响用户流失的关键因素分析、流失预测模型的构建与优化等。
行业应用：为电商行业提供数据支持，特别是在客户流失预警、精准营销、个性化推荐等方面。
决策支持：支持电商企业制定用户挽回策略、优化客户服务，提升用户留存率和客户终身价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化用户体验，最终实现提升用户留存率的目标。
