客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-hmaseefbillah
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 风险评估, 机器学习, 金融风控, 用户画像, 数据建模, 预测分析
数据概述：
该数据集包含客户相关信息，记录了客户的个人特征、金融行为以及最终是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确地理范围，可推测为金融领域客户数据。
数据维度：包括客户ID、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、服务使用数量（Authority）、账户余额（Money）、产品数量（Product no）、预计余额（Balance (estimated)）以及客户是否流失（Exited）等字段。
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：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户流失预测、风险评估和用户行为分析。
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：适用于金融风险管理、客户关系管理（CRM）等领域的研究，如客户流失影响因素分析、流失预测模型构建等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、风险控制等方面。
决策支持：支持金融机构制定客户管理策略，优化产品和服务，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、金融风控等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，以及构建预测模型，从而帮助企业实现客户 retention 和优化客户生命周期价值。
