流媒体订阅用户流失数据集StreamingSubscriptionChurnDataset-raghunandan9605
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失，数据集，流媒体服务，客户行为，机器学习，数据分析，订阅服务，商业智能
数据概述： 该数据集记录了流媒体服务用户的订阅和流失数据，适用于用户行为分析，流失预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的流媒体用户，包括北美，欧洲和亚洲的主要市场。
数据维度：数据集包括用户ID，订阅类型，支付方式，账单周期，使用频率，观看时长，设备类型，客户服务交互次数，流失状态等变量。还包括用户的历史行为和交易记录。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于流媒体服务提供商的公开报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于用户行为分析，流失预测，客户关系管理等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，分类预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于用户行为分析，流失预测等研究，如用户流失原因分析，用户分群研究等。
行业应用：可以为流媒体服务提供商提供数据支持，特别是在客户留存，用户体验优化和个性化推荐方面。
决策支持：支持流媒体服务的客户关系管理和策略优化，帮助商家制定科学的营销，定价和客户服务决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和流失预测技术。
此数据集特别适合用于探索用户流失的规律与趋势，帮助用户实现准确的流失预测，优化客户留存策略，提升用户满意度和业务稳定性。
