客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-alamin14308
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 金融服务, 机器学习, 预测模型, 用户画像, 数据挖掘, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自金融服务行业的数据，记录了客户的基本信息和流失状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态用户快照数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为金融服务相关的客户数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段：ID（客户唯一标识）、Score（信用评分）、Sex（性别）、Age（年龄）、Authority（活跃度）、Money（账户余额）、Product no（产品数量）、Balance (estimated)（预估余额）、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_II_MN.csv，方便数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构和字段特征表明其适用于客户流失预测研究。该数据集已经过清洗和结构化处理，可以直接用于分析。
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的研究。
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：适用于金融科技和客户关系管理领域的学术研究，如客户流失预测模型、客户细分、用户画像分析等。
行业应用：可以为金融服务行业提供数据支持，尤其是在客户流失预警、个性化营销、客户挽回策略等方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户管理策略，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和客户关系管理相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的实际应用。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素和预测模型，帮助用户构建预测模型、优化客户留存策略。
