Analytical Base Table Churn

Esse foi criado a partir de 5 feature stores construídas durante o nosso projeto de Data Science. Você pode conferir todo o desenvolvimento [aqui](https://www.youtube.com/watch?v=3HijJaRhPP0&list=PLvlkVRRKOYFQOkwDvfgCvKi9-I1jQXiy7).

A ideia é prever quais usuários deixarão de acompanhar nossas atividades ao vivo.

A tabela possui um campo chamado **partition_set_name**, que pode assumi os valores `train`, `test` e `oot`.

- train: representa a base de treinamento do modelo;
- test: onde realizamos o teste do modelo, dados que não foram usados para ajuste;
- oot: *Out of Time*, base deslocada no tempo para avaliar drift do modelo, é a bse mais próxima da realidade.

本数据集源于我们在数据科学项目期间构建的5个特征存储库。您可以在[此处](https://www.youtube.com/watch?v=3HijJaRhPP0&list=PLvlkVRRKOYFQOkwDvfgCvKi9-I1jQXiy7)查阅整个开发过程。旨在预测哪些用户将停止关注我们的实时活动。数据表中包含一个名为 **partition_set_name** 的字段，该字段可能取值为 `train`、`test` 和 `oot`。
- train：代表模型的训练基础。
- test：在该部分进行模型测试，数据未用于调整。
- oot：*Out of Time*，时间上移位的基数据，用于评估模型的漂移，是最接近现实的基数据。