客户保留与招聘竞赛数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：客户保留,客户招聘,时间序列分析,机器学习模型,客户行为预测,商业策略
数据概述：
本数据集旨在支持机器学习模型的开发，用于预测客户在未来90天内成为非活跃客户（即停止交易）的概率。数据集包含客户的基本信息、历史交易记录、行为特征等关键数据，为分析客户行为模式和预测客户流失提供了可靠的基础。数据覆盖了多个时间窗口，支持时间序列分析和客户生命周期管理的研究。
数据用途概述：
该数据集适用于客户流失预测、客户保留策略制定、客户招聘竞赛分析等多种场景。企业可利用此数据集识别潜在的高风险客户，提前实施客户保留措施；同时，数据集也支持客户招聘策略的优化，帮助企业吸引和保留高价值客户。此外，数据集还可用于学术研究，帮助研究人员探索客户行为与商业策略之间的关系，为商业决策提供数据支持。
