客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-shahedarman
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 预测模型, 金融服务, 客户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 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客户信息，记录了与客户流失相关的多种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，可视为客户静态快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但可推测为金融服务行业客户数据。
数据维度：数据集包含多个字段，包括客户ID（ID）、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、服务年限（Authority）、账户余额（Money）、产品数量（Product no）、估计余额（Balance (estimated)）以及是否流失（Exited）等。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MNcsv，便于数据分析与建模。数据已进行匿名化处理，但不影响关键特征的分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，去除了敏感个人信息。
该数据集适合用于客户流失预测、客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：适用于客户流失预测、客户行为分析等领域的学术研究，如基于机器学习的流失预测模型构建、客户细分与画像分析等。
行业应用：为金融服务行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、风险控制、营销策略优化等领域。
决策支持：支持金融机构的客户挽留策略制定，帮助优化客户服务，降低客户流失率，提升客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风险管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测模型构建和应用方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与流失之间的关系，构建预测模型，帮助企业实现客户流失风险的预警和干预。
