OTT用户流失预测建模数据集OTTChurnModelingDataset-santhoshvr97
数据来源：互联网公开数据
标签：OTT，用户流失，数据集，数据分析，机器学习，用户行为，预测建模，互联网服务
数据概述： 该数据集包含来自OTT（互联网电视和流媒体服务）平台用户的数据，记录了用户的基本信息，使用行为及流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家的OTT用户，主要为全球范围内的订阅用户。
数据维度：数据集包括用户ID，年龄，性别，订阅类型，使用时长，观看频率，设备类型，付费金额，服务使用时段，流失状态等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的OTT平台用户数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于用户行为分析，流失预测及机器学习建模等领域，特别是在用户留存策略制定，服务优化等方面具有重要价值。
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：适用于用户流失原因分析，用户行为模式研究等学术研究，如用户流失的预测模型构建，用户满意度分析等。
行业应用：可以为OTT服务提供商提供数据支持，特别是在用户留存策略，服务优化和个性化推荐方面。
决策支持：支持用户流失预测和策略优化，帮助服务提供商制定科学的用户管理策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及用户行为分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解流失预测和用户行为分析技术。
此数据集特别适合用于探索OTT用户流失的规律与趋势，帮助用户实现准确的流失预测，优化用户留存策略，提升用户满意度和平台盈利能力。
