电商用户行为与流失分析数据集E-CommerceUserBehaviorandChurnAnalysis-mariameltoukhy
数据来源：互联网公开数据
标签：电商, 用户行为, 客户流失, 数据分析, 机器学习, 用户画像, 行为预测, 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，记录了用户的各项属性、使用习惯和消费行为，旨在用于用户流失预测和用户画像分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内收集的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据字段推测，可能涉及不同城市等级的用户。
数据维度：数据集包含多个维度，包括用户基本信息（如性别、婚姻状况）、使用习惯（如登录设备、App使用时长）、消费行为（如订单数量、支付方式、回购金额）、用户反馈（如满意度、投诉情况）以及用户流失情况。
数据格式：CSV格式，文件名为E Commerce Dataset.csv，包含多列结构化数据，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于互联网公开资源，已进行匿名化处理。该数据集适合用于用户行为分析、流失预测、用户画像构建等多种数据分析任务。
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：适用于市场营销、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、用户生命周期价值评估等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，特别是在用户流失预警、个性化推荐、用户细分等方面。
决策支持：支持电商企业制定精准营销策略、优化用户体验、提升客户留存率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的实训案例，帮助学生和从业者掌握数据分析方法和实践技能。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，帮助用户实现精准营销、提升用户粘性和优化用户生命周期价值。
