客户流失风险预测数据集CustomerChurnRiskPredictionDataset-asifalmottakim
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 风险评估, 金融风控, 客户画像, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 二分类
数据概述：
该数据集包含客户相关数据，记录了客户流失相关的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态客户快照。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但从数据字段推测，可能与金融服务相关。
数据维度：数据集包括多个字段，如ID（客户唯一标识）、Score（信用评分）、Sex（性别）、Age（年龄）、Authority（活跃度）、Money（持有金额）、Product no（产品数量）、Balance (estimated)（预估余额）、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_I.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据可能来源于金融机构或客户关系管理系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、风险评估和客户画像等分析。
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、客户行为分析等领域的学术研究，如流失预测模型的构建、影响流失的关键因素分析等。
行业应用：可以为银行、金融科技公司提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制、精准营销等领域。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略、优化产品和服务、提高客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、金融分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测的相关技术。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，从而帮助企业提前识别高风险客户，采取相应的措施，降低客户流失率。
