客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-mariamimi
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 信用评分, 人口统计, 银行客户, 数据分析, 机器学习, 风险评估, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的基本信息、金融行为以及是否流失的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的客户快照数据集。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但从字段内容推测可能与银行业务相关。
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（存款额）、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，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于匿名银行客户数据，已进行脱敏处理，适用于各种数据分析和建模应用。
该数据集适合用于客户流失预测、风险评估、客户细分等研究和应用。
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：可以为银行业、金融科技公司提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、风险控制、个性化营销等方面。
决策支持：支持银行和金融机构制定客户挽留策略、优化产品和服务、提高客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风险管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的实践应用。
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，从而帮助企业更好地管理客户，提高客户留存率。
