客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-aniksarkar2011514342
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 预测模型, 金融服务, 数据挖掘, 机器学习, 用户画像, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自金融服务领域的用户数据，记录了客户的基本信息、账户活动以及最终是否流失的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但可推测为金融服务行业的用户数据。
数据维度：包括客户ID（ID）、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、服务使用频率（Authority）、账户余额（Money）、产品数量（Product no）、估计余额（Balance (estimated)）和是否流失（Exited）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MN.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和风险评估等领域。
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、客户关系管理等领域的学术研究，如客户流失影响因素分析、流失预测模型构建等。
行业应用：可以为银行、保险公司等金融机构提供数据支持，尤其是在客户挽留、风险控制和个性化服务推荐等方面。
决策支持：支持企业制定有效的客户留存策略，优化客户生命周期管理，提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测的建模方法。
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，并制定针对性的客户挽留策略，从而优化企业运营效率。
