客户流失预测特征工程数据集-pavitrkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失,特征工程,数据预处理,预测模型,数据分析,Python,机器学习
数据概述：
本数据集是对客户流失预测模型进行特征工程处理后的数据集。该数据集基于经过初步探索性数据分析（EDA）的原始客户数据，通过一系列特征工程技术，旨在提升客户流失预测模型的性能和准确性。数据集中包含了经过清洗和转换的客户数据，以及基于原始数据衍生出的新特征，为构建有效的流失预测模型提供了关键的数据基础。
具体来说，数据集包含以下关键内容：
1. 数据清洗：移除了原始数据集中不相关的列，以减少数据噪声。
2. 日期特征提取：将原始日期数据转换为更具分析价值的特征，如客户激活年份、合同长度、续订月份等。
3. 新增预测特征：
* consumption_trend：衡量客户上月用量是增加还是减少。
* total_gas_and_elec：汇总客户的总能源消耗量。
4. 最终处理数据集：准备用于客户流失预测建模。
数据来源为clean_data_after_eda.csv，经过特征工程处理后生成clean_data_with_new_features.csv。
数据用途概述：
该数据集主要用于客户流失预测模型的构建和训练。通过对数据集进行分析，可以帮助企业更好地理解客户行为，识别潜在的流失风险，并采取相应的挽留措施。具体应用场景包括：
* 客户流失预测建模：用于训练机器学习模型，预测客户流失的可能性。
* 客户行为分析：分析不同特征对客户流失的影响，揭示客户流失的关键驱动因素。
* 市场营销策略制定：根据客户流失风险，制定更有针对性的营销策略，提高客户留存率。
* 产品优化：基于客户行为数据，优化产品和服务，提升客户满意度。
该数据集也适用于数据科学学习和实践，为学习者提供了特征工程、数据预处理和预测模型构建的实际案例。
