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电商用户流失预测训练模型|电商数据集|用户流失预测数据集
收藏贵州省数据知识产权登记平台2025-03-21 更新2025-03-22 收录
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https://gzdipp.gzsis.cn:12020/noticeDetail?id=343&type=1
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链接失效反馈资源简介：
本模型基于SM4加密处理的用户脱敏数据（含交易/行为/投诉信息），提取近30天访问频次、消费间隔、消费金额波动率等核心特征。采用随机森林模型构建用户流失预测规则：通过多棵决策树投票机制（特征分裂阈值示例：消费金额＜100元且15天无访问行为）生成特征重要性排序，同步计算AUC值（ROC曲线下面积，评估整体排序能力）和召回率（召回率=被正确识别的流失用户/实际流失用户）。经交叉验证后，模型达到AUC≥0.85、召回率＞80%的标准，输出流失预警名单及核心规则（如：近30天未访问且消费额下降50%+无售后互动），支撑定向发放优惠券、调整商品推荐策略等运营动作。
提供机构：
贵州电子商务云运营有限责任公司
创建时间：
2025-02-13
AI搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
该数据集为电商用户流失预测训练模型，规模2G，周更新，基于随机森林算法预测用户流失，适用于电商平台用户行为分析。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
DALY
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