流媒体平台用户流失预测数据集StreamingPlatformUserChurnPrediction-kalpanatiwari30
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 用户流失预测, 机器学习, 客户关系管理, 订阅服务, 数据挖掘, 行为预测, 平台运营
数据概述：
该数据集包含来自流媒体平台的用户行为数据，记录了用户的个人信息、订阅情况、使用习惯以及用户流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含了用户的注册时间，可用于分析用户生命周期。
地理范围：数据覆盖了不同地理位置的用户，具体地区信息包含在“location”字段中。
数据维度：数据集包括了用户的人口统计学信息（如年龄）、订阅信息（如订阅类型、支付计划、暂停订阅次数）、使用行为（如每周使用时长、平均会话时长、歌曲跳过率、每周播放歌曲数量、每周收听的独特歌曲数量、收藏艺术家数量、平台好友数量、创建的播放列表数量、分享的播放列表数量、点击的通知数量）以及用户是否流失的标签“churned”。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。数据已经过初步的清洗和整理。
该数据集适合用于用户行为分析、流失预测建模等任务。
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、用户流失预测以及个性化推荐等领域的研究，例如分析不同用户群体的使用习惯差异，预测用户流失风险等。
行业应用：可以为流媒体平台、在线音乐服务等提供数据支持，特别是在提高用户留存率、优化用户体验、制定精准营销策略等方面。
决策支持：支持平台运营部门进行用户流失风险评估，制定相应的挽回策略，以及进行产品优化和个性化推荐。
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素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和流失预测的实践应用。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，帮助用户构建流失预测模型，优化用户生命周期管理，提升平台运营效率。
