客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-hisashics96
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 金融风控, 机器学习, 预测模型, 客户关系管理, 风险评估, 数据分析, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自金融行业的客户行为数据，记录了客户在一定时期内的交易、产品使用等信息，用于预测客户流失风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从ID命名方式推测可能涵盖2018年底至2019年初的数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但考虑到数据来源，可能侧重于特定国家或地区。
数据维度：数据集包含客户ID（ID）和客户流失指标（FUGA_3M），其中FUGA_3M代表客户在未来3个月内的流失概率。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA_STOCK_SUBMIT_SAMPLE.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于金融机构的客户行为记录。已进行匿名化处理，以保护客户隐私。
该数据集适合用于客户流失预测、风险评估和个性化营销策略研究。
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：适用于金融风险管理、客户行为分析等领域的学术研究，如流失预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、风险控制、市场营销等领域。
决策支持：支持金融机构的决策制定，帮助优化客户挽留策略、提高客户生命周期价值。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测方法。
此数据集特别适合用于探索客户流失与客户行为之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而实现风险预警和客户价值最大化。
