客户流失风险预测数据集CustomerChurnRiskPredictionDataset-ohmammamia
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 风险预测, 用户行为分析, 客户关系管理, 机器学习, 数据挖掘, 商业智能, 预测模型
数据概述：
该数据集包含客户信息，记录了客户在特定时间段内的行为特征，用于预测客户流失风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含了客户的加入时间、最后访问时间等，可以推断为一段时期内的快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于多个地区或国家。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、会员信息、消费行为、登录行为、优惠偏好、投诉反馈等多个维度，具体字段包括：customer_id（客户ID）、Name（姓名）、age（年龄）、gender（性别）、security_no（安全码）、region_category（地区类别）、membership_category（会员类别）、joining_date（加入日期）、joined_through_referral（是否通过推荐加入）、referral_id（推荐人ID）、preferred_offer_types（偏好优惠类型）、medium_of_operation（操作媒介）、internet_option（网络连接方式）、last_visit_time（最后访问时间）、days_since_last_login（距离上次登录天数）、avg_time_spent（平均停留时间）、avg_transaction_value（平均交易额）、avg_frequency_login_days（平均登录频率）、points_in_wallet（钱包积分）、used_special_discount（是否使用特殊折扣）、offer_application_preference（优惠应用偏好）、past_complaint（是否有过投诉）、complaint_status（投诉状态）、feedback（反馈）以及train.csv中的churn_risk_score（流失风险评分）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，train.csv包含用于训练的数据和目标变量（流失风险评分），test.csv包含用于测试的数据。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行初步的数据清洗和整理，但可能仍需进一步处理以适应建模需求。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析等领域。
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：适用于客户流失预测、客户生命周期分析、用户画像构建等方面的学术研究，例如探索不同用户行为特征与流失风险之间的关系。
行业应用：为客户关系管理（CRM）、市场营销、用户增长等行业提供数据支持，例如通过预测客户流失风险，制定个性化挽回策略，提升客户留存率。
决策支持：支持企业进行风险评估、制定客户维护计划、优化市场营销活动，帮助企业提升盈利能力和客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索客户行为与流失风险之间的内在联系，构建预测模型，实现对客户流失风险的精准预判，从而优化客户管理策略，提升企业效益。
