用户行为分析流失预测数据集UserBehaviorAnalysisChurnPredictionDataset-olhash
数据来源：互联网公开数据
标签：用户流失, 行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 用户画像, 时间序列, 预测模型, 教育科技
数据概述：
该数据集包含来自教育科技平台的用户行为数据，记录了用户的注册、学习、参与等行为，以及最终是否流失的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含日期和月份等时间字段，可用于构建时间序列分析模型。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含国家和城市等地理位置信息，可用于用户地域分布分析。
数据维度：数据集包括用户Profile Id、注册时间、学习机会、机会类别、机会结束日期、出生日期、性别、城市、国家、机构、毕业日期、当前学生状态、当前/拟学专业、状态描述、状态码、申请日期、机会开始日期、奖励日期、完成日期、勋章、注册月份、完成月份、注册_月、注册_星期几、注册_周、申请_月、申请_星期几、申请_周、开始_月、开始_星期几、开始_周、完成_月、完成_星期几、完成_周、日期、是否完成、注册量、完成量、月份、完成时间、年龄、年龄组、完成时间_天数、机会_持续时间、机会_持续时间_天数、参与时长、标准化年龄等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为wise_eda_churn.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于教育科技平台的用户行为记录，已进行匿名化处理和特征工程。
该数据集适合用于用户流失预测、用户行为分析、用户画像构建等方面的研究。
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：适用于用户流失预测、用户行为分析、用户生命周期价值分析等方面的学术研究。
行业应用：为教育科技行业提供数据支持，尤其适用于用户流失预警、个性化推荐、用户体验优化等方面。
决策支持：支持企业进行用户运营策略的制定，例如针对不同用户群体采取差异化挽回措施。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实训案例，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和流失预测。
此数据集特别适合用于探索用户行为与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升用户留存率。
