客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-rafiulislam
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, 用户画像, 数据分析, 机器学习, 风险评估, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含客户相关信息，用于预测客户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为一个静态的客户快照数据集。
地理范围：数据未指明具体地理位置，但从数据字段推测，可能与银行业务相关。
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)（预估余额），Exited（是否流失，1表示已流失，0表示未流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_I.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行匿名化处理。该数据集适合用于客户流失预测建模和客户行为分析。
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：适用于金融领域客户行为分析、流失预测相关的学术研究，例如，客户生命周期价值分析、流失影响因素分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，用于构建客户流失预测模型，优化客户关系管理策略，降低客户流失率。
决策支持：支持银行等金融机构进行风险评估，制定个性化客户挽留计划，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、风险管理等相关课程的实训数据集，帮助学生和从业者学习和实践客户流失预测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估客户流失预测模型，识别高风险客户，并制定针对性的干预措施，以提高客户留存率和客户价值。
