客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-riyazuddinmazumder
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 预测模型, 银行客户, 机器学习, 数据分析, 客户行为, 风险评估, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的相关数据，记录了客户的基本信息、账户活动以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为客户静态快照数据集。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但从字段内容推测可能为银行客户数据。
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）和Exited（是否流失，1表示流失，0表示未流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_Icsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析以及风险评估等领域。
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：适用于金融风控、客户关系管理等领域的学术研究，如流失预测模型的构建、影响流失关键因素的分析。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在客户流失预警、个性化营销策略制定等方面。
决策支持：支持金融机构的客户管理策略优化，帮助其降低客户流失率、提高客户忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融分析等课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户特征与流失行为之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而实现客户流失风险的早期预警和干预。
