客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-jxtz518
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 预测模型, 客户关系管理, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 市场营销
数据概述：
该数据集包含客户的交易和行为数据，记录了客户在特定时间段内的购买行为、偏好和相关属性，用于分析客户流失原因。主要特征如下：
时间跨度：数据包含订单日期信息，但未明确说明具体时间范围，可根据订单日期进行分析。
地理范围：数据未明确说明地理范围，但可基于客户行为和购买商品种类进行推测。
数据维度：数据集包含客户ID、订单日期、称谓、是否订阅新闻简报、网站设计偏好、支付方式、优惠券折扣、购买价值、是否礼品包装、是否通过联盟、运费、购买商品类型（DVD、蓝光、黑胶唱片、电子游戏、电子游戏下载、电视设备、其他产品、已汇款产品、二手产品）以及是否为退货客户等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为churn_data.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于客户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分和市场营销策略分析。
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、用户行为分析等领域的研究，例如探究不同因素对客户流失的影响。
行业应用：为客户关系管理（CRM）系统、市场营销部门提供数据支持，特别是在预测客户流失、制定挽留策略、提升客户生命周期价值等方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的营销策略，优化客户服务流程。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户流失的内在机制。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，帮助企业主动采取措施，降低客户流失率，提高客户留存率。
