用户文章阅读行为与流失预测数据集UserArticleReadingBehaviorandChurnPrediction-ilyashubenko
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为分析, 内容推荐, 用户流失, 文本分析, 机器学习, 预测模型, 数据挖掘, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自某在线内容平台的多个数据文件，记录了用户文章阅读行为、文章元数据以及用户流失情况，用于用户行为分析和流失预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的数据快照。
地理范围：数据来源未明确，推测为面向特定用户群体的在线平台。
数据维度：
users_articles.csv：用户阅读文章的关联数据，包含用户ID和文章ID。
users_churn.csv：用户流失标签，包含用户ID和流失状态（Churn）。
articles_idf.csv：文章的逆文档频率（IDF）信息，用于文本特征提取。
materials.csv：文章元数据，包含文章ID和标题。
x_test.csv：测试集数据，包含用户特征向量，用于模型测试。
stopwords.txt：停用词列表，用于文本预处理。
数据格式：CSV和TXT格式，CSV文件易于数据处理与分析，TXT文件包含停用词。
来源信息：数据来源于一个开源项目或研究，用于用户行为分析和流失预测。
该数据集适合用于用户行为建模、流失预测、内容推荐等方面的研究和应用。
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、文本分析和内容推荐等领域的学术研究，如用户画像构建、流失风险评估、个性化内容推荐算法研究等。
行业应用：为内容平台、社交媒体、电商等行业提供数据支持，尤其是在提升用户粘性、优化内容推荐策略、降低用户流失率等方面。
决策支持：支持产品经理和市场营销人员制定数据驱动的决策，例如针对不同用户群体采取个性化的营销策略、优化内容发布频率等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和用户行为分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索用户阅读行为与流失之间的关系，构建预测模型，并优化平台的内容推荐策略，以提高用户满意度和留存率。
