客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysisDataset-jahidsizansani
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 信用评分, 人口统计学, 银行客户, 数据建模, 机器学习, 风险评估
数据概述：
该数据集包含银行客户的个人信息和行为数据，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某个时间点的客户快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可推测为银行客户数据。
数据维度：包括客户ID、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、所在国家（Authority）、余额（Money）、产品数量（Product no）、预计余额（Balance (estimated)）和是否流失（Exited）等多个字段。
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：数据来源于公开的数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、风险评估和客户细分等研究。
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：适用于金融领域和客户关系管理相关的学术研究，如客户流失预测模型构建、影响客户流失关键因素分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户挽回、精准营销和风险管理方面。
决策支持：支持企业制定客户 retention 策略，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和金融风险管理等课程的实训材料，帮助学生理解和应用客户流失预测技术。
此数据集特别适合用于探索客户行为与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高客户 retention 率。
