客户流失风险预测数据集-用户行为与流失分析
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失,风险预测,用户行为,营销分析,用户画像,机器学习,客户关系管理,数据分析
数据概述：
本数据集旨在预测客户流失风险，包含了客户的多种属性和行为数据。数据集中的每一行代表一个客户，并为每个客户分配了一个流失风险预测值。该预测值基于用户的多种信息，包括人口统计学信息、浏览行为、历史购买数据等。预测值每日更新，针对至少完成一次转化的所有用户，取值范围为1到5，代表不同的流失风险等级。
数据集包含了以下字段：
customer_id：客户的唯一标识符。
Name：客户的姓名。
age：客户的年龄。
security_no：用于识别客户的唯一安全号码。
region_category：客户所属的地区类别。
membership_category：客户使用的会员资格类别。
joining_date：客户成为会员的日期。
joined_through_referral：客户是否通过推荐加入。
referral_id：推荐ID。
preferred_offer_types：客户偏好的优惠类型。
medium_of_operation：客户进行交易的操作媒介。
internet_option：客户使用的互联网服务类型。
last_visit_time：客户上次访问网站的时间。
days_since_last_login：客户上次登录网站的天数。
avg_time_spent：客户在网站上花费的平均时间。
avg_transaction_value：客户的平均交易额。
avg_frequency_login_days：客户登录网站的平均频率。
points_in_wallet：每次交易奖励给客户的积分。
used_special_discount：客户是否使用了特殊折扣。
offer_application_preference：客户是否偏好优惠。
past_complaint：客户是否提出过任何投诉。
complaint_status：客户提出的投诉是否已解决。
feedback：客户提供的反馈。
churn_risk_score：客户的流失风险评分，取值为0或1。
数据用途概述：
该数据集可用于客户流失预测模型构建、客户细分、个性化营销策略制定等多种场景。数据分析师和市场营销人员可以利用此数据来训练机器学习模型，预测客户流失的可能性，并据此采取预防措施，如提供个性化优惠、改进客户服务等。此外，该数据集也适用于研究用户行为与流失风险之间的关系，帮助企业更深入地理解客户，优化客户关系管理。
