客户流失风险预测数据集CustomerChurnRiskPredictionDataset-mariamimi
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 风险评估, 银行客户, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 二分类, 行为预测
数据概述：
该数据集包含银行客户的详细信息，用于预测客户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态客户快照数据。
地理范围：数据未明确地理范围，但从字段内容推测可能与银行业务相关。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：ID（客户唯一标识），Score（信用评分），Sex（性别），Age（年龄），Authority（活跃度），Money（存款金额），Product no（产品数量），Balance (estimated)（估计余额），Exited（是否流失，1代表流失，0代表未流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MN.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但字段内容表明数据与客户的金融行为和属性相关。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险评估。
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：适用于金融风控、客户关系管理等领域的学术研究，例如客户流失预测模型构建、影响客户流失的关键因素分析等。
行业应用：为银行业、金融机构提供数据支持，用于客户流失风险预警、个性化客户服务推荐、挽留客户策略制定等。
决策支持：支持银行等金融机构优化客户管理策略，提升客户留存率，降低运营成本。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的实践应用。
此数据集特别适合用于分析客户的个人特征、金融行为与流失风险之间的关系，帮助用户建立有效的客户流失预测模型。
