客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysisDataset-aniksarkar2011514342
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 风险评估, 金融风控, 数据建模, 机器学习, 用户画像, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含客户相关数据，记录了客户的基本信息和行为特征，用于预测客户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一个静态的客户快照数据集。
地理范围：数据集的地理范围未明确说明，但数据具有通用性，可用于分析不同地区的客户流失行为。
数据维度：
ID：客户的唯一标识符。
Score：客户信用评分。
Sex：客户性别（0代表女性，1代表男性）。
Age：客户年龄。
Authority：客户的活跃度或忠诚度（具体含义未明确，可能与客户行为或交易频率相关）。
Money：客户的存款金额或消费额。
Product no：客户持有的产品数量。
Balance (estimated)：客户的估计余额。
Exited：客户是否流失（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。数据经过匿名处理，不包含个人身份信息。
来源信息：数据来源未明确，推测可能来源于金融机构或客户关系管理平台。数据集经过清洗和预处理，便于直接进行数据分析。
该数据集适合用于客户流失预测、风险评估和用户行为分析。
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：适用于客户流失预测、用户行为分析和风险评估等领域的学术研究，如客户流失影响因素分析、流失预警模型构建等。
行业应用：可以为金融、电信、电商等行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、营销策略优化和风险控制方面。
决策支持：支持企业制定客户挽回策略，提升客户留存率，优化资源配置。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，分析客户流失的影响因素，并为企业提供数据驱动的决策支持，以改善客户关系管理和提高盈利能力。
