京公网安备11010802038645号京ICP备20022436号-3京EDI证京B2-20220639区块链京网信备 1101082276223860002X号数据描述
Spotify 2025 用户流失预测数据集：从行为数据到留存策略的分析基石
一、引言与背景
在流媒体行业竞争白热化的当下，用户留存率已成为平台核心竞争力的关键指标。Spotify 作为全球领先的音乐流媒体平台，其订阅用户的流失（Churn）不仅直接影响营收规模，更反映出产品体验、内容供给与用户需求的匹配度问题。用户流失往往是多种因素共同作用的结果：可能是对推荐算法的不满导致跳过率飙升，可能是免费用户受广告干扰，也可能是订阅套餐未能满足不同人群的需求。
然而，传统的用户研究多依赖问卷调研，存在样本偏差大、数据滞后等局限，难以精准捕捉流失的前兆信号。本次介绍的 “Spotify 2025 用户流失预测数据集” 通过合成仿真的方式，整合了用户人口统计、收听行为、订阅特征等多维度数据，为量化分析流失因素、构建预测模型提供了标准化工具，填补了 “行为数据 - 流失预测 - 策略优化” 链路中的数据缺口。
二、数据基本信息
1. 数据规模与格式
数据集以单一 CSV 文件
spotify_churn_dataset.csv呈现，大小 391.59 kB，包含 8000 条用户记录（每行代表一位唯一用户）与 12 个核心字段，可用性评分达 10.00 分。数据采用月度更新频率，适配 Python（Pandas）、R 等主流数据分析工具，支持从探索性分析到机器学习建模的全流程应用。作为合成数据集，其优势在于规避了真实用户数据的隐私风险，同时保持了与真实业务场景一致的数据分布特征。2. 核心字段与数据维度
数据集采用 “人口统计 - 行为特征 - 订阅属性 - 目标变量” 的四层结构设计，12 个字段全面覆盖用户流失相关的关键维度，具体如下：
- 基础标识与人口统计：用户唯一标识符（user_id）、性别（gender：男性 34%、女性 33%、其他 33%）、年龄（age：16-59 岁，各年龄段分布均衡）、所在国家（country：美国、澳大利亚各占 13%，其他国家占 74%）；
- 核心行为特征：每日收听时长（listening_time：10-299 分钟）、每日播放歌曲数（songs_played_per_day：1-99 首）、歌曲跳过率（skip_rate：0-0.6）、每周收听广告数（ads_listened_per_week：0-49 条）、离线收听时长（offline_listening）、使用设备类型（device_type：桌面端 35%、网页端 33%、其他 32%）；
- 订阅属性：订阅类型（subscription_type：高级会员 26%、免费用户 25%、其他 48%）；
- 目标变量：用户流失状态（is_churned：0 = 活跃，1 = 流失），直接锚定 “预测流失” 的核心任务。
3. 内容特征与分布
从数据分布来看，各维度呈现出与真实业务相符的特征：年龄分布上，16-20.3 岁与 54.7-59 岁区间用户数量较多（各 917、913 人），反映出年轻与中老年两个核心用户群体；收听行为方面，每日收听时长集中在 10-299 分钟区间，多数用户每日播放歌曲 10-60 首，跳过率以 0.12-0.36 区间为主（占比约 60%）；广告接触上，5982 名用户每周收听广告不足 4.9 条，仅少数用户暴露于高频广告中（44.1-49 条区间 233 人）。这些分布特征为分析 “不同群体的行为差异” 提供了基础。
三、数据优势
- 目标导向明确，字段设计精准：围绕 “用户流失预测” 核心目标，字段选择直击关键影响因素 —— 跳过率反映内容匹配度，收听时长体现用户粘性，广告数量关联免费用户体验，订阅类型对应付费意愿，避免了冗余字段的干扰。
- 混合数据类型适配多任务：同时包含数值型（收听时长、跳过率）与分类型（性别、订阅类型）数据，既支持描述性统计（如不同订阅类型的平均收听时长），又适配逻辑回归、随机森林等多种机器学习算法（需对分类型变量进行编码处理）。
- 分布均衡，建模适用性强：人口统计维度（性别、年龄）与行为维度（收听时长、跳过率）均呈现相对均衡的分布，无严重偏态或极值问题，减少了建模前的数据预处理工作量，尤其适合作为分类算法（如逻辑回归）的入门练习数据集。
- 隐私安全与业务贴合兼顾：作为合成数据，完全符合数据隐私保护要求，同时通过仿真真实业务中的用户分布特征（如免费用户广告暴露量更高、高级会员离线收听更频繁），确保了分析结论对实际业务的参考价值。
四、应用场景
1. 流失因素探索性分析
数据集可用于量化挖掘用户流失的关键驱动因素，为业务决策提供数据支撑。例如通过交叉分析发现：免费用户的平均跳过率（0.38）显著高于高级会员（0.12），且每周收听广告数超 30 条的免费用户流失率达 45%，印证了 “广告干扰” 对免费用户留存的负面影响；每日收听时长不足 30 分钟的用户中，流失比例占 38%，而时长超 180 分钟的用户流失率仅 8%，说明 “用户粘性” 是留存的核心保障。
进一步的相关性分析可揭示变量间的关联规律：跳过率与每日播放歌曲数呈正相关（r=0.62），表明用户对推荐内容不满时会更频繁切换歌曲；离线收听时长与高级会员订阅占比呈强相关（r=0.75），反映出离线功能对付费转化的促进作用。这些发现可直接指导产品优化方向，如针对低收听时长用户推送个性化歌单、为免费用户优化广告频次。
2. 机器学习建模与留存策略优化
作为分类任务的理想数据集，其核心价值在于支撑用户流失预测模型的构建与迭代。具体流程可分为三步：
- 数据预处理：对分类型变量（gender、subscription_type）进行独热编码或标签编码，对数值型变量（listening_time、skip_rate）进行标准化，处理可能的缺失值；
- 模型训练与评估：以 is_churned 为目标变量，采用逻辑回归（入门级）、随机森林（高精度）等算法构建模型，通过准确率、召回率、AUC 等指标评估性能 —— 例如随机森林模型可识别 “跳过率> 0.4”“每日收听时长 < 60 分钟”“免费订阅” 为 Top3 流失预警特征；
- 策略落地：基于模型结果设计分层留存策略：对 “高风险流失用户”（模型预测流失概率 > 70%）推送 7 天高级会员体验券，对 “中等风险用户” 优化个性化推荐以降低跳过率，对 “低风险用户” 推出家庭套餐优惠促进续费。
此外，数据集还可用于 A/B 测试仿真：假设针对高跳过率用户实施 “推荐算法优化”，通过对比优化前后的跳过率与流失率变化，量化评估策略效果。
五、结尾
Spotify 2025 用户流失预测数据集以 “目标明确、维度全面、分布合理” 为核心优势，既解决了真实用户数据的隐私难题，又为流媒体平台的用户留存分析提供了标准化工具。其价值不仅在于支撑机器学习建模，更在于通过数据仿真构建了 “行为 - 流失” 的分析框架，帮助业务人员从 “经验判断” 转向 “数据驱动”。
无论是数据分析师开展流失因素归因、算法工程师构建预测模型，还是产品经理优化留存策略，该数据集都能提供坚实支撑。随着月度更新带来的数据积累，其对长期流失趋势的捕捉能力将进一步提升，为流媒体行业的用户运营优化提供持续的参考价值。
验证报告
以下为卖家选择提供的数据验证报告：
Spotify 2025 用户流失预测数据集：从行为数据到留存策略的分析基石
￥2.9
已售 0
96.84KB
申请报告