客户流失预测数据集CustomerAttritionPredictionDataset-renzo007
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, 机器学习, 客户画像, 预测模型, 金融服务, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自金融服务行业的客户行为数据，记录了客户的个人信息、产品使用情况、交易记录以及流失状态等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，推断为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于多家金融机构的客户数据汇总。
数据维度：数据集包括客户的年龄、收入、产品使用情况、交易频率、金额、数字渠道使用情况、优惠活动参与情况等多个维度。同时，数据集中包含了客户是否流失的标签（attrition），用于构建预测模型。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含data_ci_model.csv、data_over_ci_model.csv、data_over_si_model.csv、data_si_model.csv、data_test.csv、data_validacion.csv六个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于金融服务行业客户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户价值分析、风险评估等领域。
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：适用于金融科技与行为分析交叉领域的学术研究，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：可以为金融机构、银行、保险公司等提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制、精准营销等方面。
决策支持：支持金融机构进行客户流失预警、优化客户挽留策略、提升客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握客户行为分析和流失预测技能。
此数据集特别适合用于探索客户行为与流失之间的内在关系，帮助用户构建预测模型，优化客户管理策略，提高客户留存率。
