客户流失风险预测数据集CustomerChurnRiskPredictionDataset-nnaemekauzomah
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, 机器学习, 客户关系管理, 数据挖掘, 市场营销, 商业智能
数据概述：
该数据集包含客户相关信息，记录了影响客户流失风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含了客户的加入日期和最后访问时间等信息，可用于分析客户生命周期。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但包含“region_category”（地区类别）字段，暗示了可能存在不同地区的用户数据。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了客户的年龄、性别、安全码、地区类别、会员类别、加入日期、是否通过推荐加入、推荐人ID、偏好优惠类型、操作媒介、上网方式、最后访问时间、上次登录天数、平均停留时间、平均交易额、平均登录频率、钱包积分、是否使用特殊折扣、优惠应用偏好、是否有过投诉、投诉状态、反馈、以及客户流失风险评分等。
数据格式：CSV格式，文件名为churn.csv，方便数据处理和分析。数据集中包含缺失值（例如“points_in_wallet”字段中的null值）和异常值（例如“medium_of_operation”字段中的问号），需要进行数据清洗。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确指出。
该数据集适合用于客户流失风险预测、用户行为分析、客户画像构建等领域。
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、用户行为分析、客户生命周期价值分析等学术研究。
行业应用：为客户关系管理（CRM）、市场营销、商业智能等行业提供数据支持，尤其在精准营销、客户挽留、客户细分等领域。
决策支持：支持企业在制定客户 retention 策略、优化客户体验、提高客户留存率等方面的决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员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影响客户流失的关键因素，构建预测模型，帮助企业主动识别高风险客户，并采取相应的干预措施，最终实现客户价值最大化。
