电子商务客户流失预测数据集ECLDataset-E-commerceCustomerChurnPredictionDataset-minhnguyendichnhat
数据来源：互联网公开数据
标签：电子商务，客户流失，数据集，客户行为，机器学习，数据挖掘，商业分析，预测建模
数据概述： 该数据集专注于电子商务平台的客户流失预测，记录了用户在平台上的行为数据及流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个电子商务平台，包括不同国家和地区的用户。
数据维度：数据集包括用户ID，注册时间，登录频率，购买金额，浏览历史，购物车行为，客户服务交互，流失标签等变量。还包括用户属性，交易记录及平台活动参与情况。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的电子商务行业研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于客户行为分析，客户流失预测，机器学习建模及商业策略优化等领域，尤其在客户关系管理和市场营销中具有重要应用价值。
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：适用于客户流失原因分析，用户行为模式研究及客户生命周期管理等学术研究，如流失风险因素识别，客户忠诚度提升策略等。
行业应用：可以为电子商务平台提供数据支持，特别是在客户留存策略，个性化推荐及精准营销方面。
决策支持：支持客户流失预警和干预措施的制定，帮助企业优化客户关系管理及资源分配策略。
教育和培训：作为数据科学，商业分析及市场营销课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和预测建模技术。
此数据集特别适合用于探索电子商务客户流失的规律与趋势，帮助用户实现精准的客户流失预测，优化营销策略和客户服务，提升用户留存率和满意度。
