客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-gmhost
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 金融风控, 机器学习, 用户画像, 数据挖掘, 预测模型, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自金融领域的客户行为数据，记录了客户在一定时期内的各类交易、账户信息和事件，用于预测客户流失风险。主要特征如下：
时间跨度：数据覆盖了多个季度，具体时间范围包括Q3、Q4以及Q1（推测为上一年Q3、Q4和本年Q1）。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据结构和变量命名方式符合金融行业通用规范。
数据维度：数据集包括客户基本信息（I1-I20）、客户行为数据（B1-B7）、大事件数据（E1-E18）、存款数据（C1-C2）、资产管理规模数据（X1-X8）以及标签数据（label，表示是否流失）。
数据格式：CSV格式，包含多个子文件，分别存储不同维度的数据，需要进行数据整合和特征工程。
来源信息：数据来源于金融行业客户行为数据，已进行匿名化处理，方便分析。
该数据集适合用于客户流失预测、用户画像构建、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：适用于金融风控、客户关系管理等领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、影响客户流失关键因素分析等。
行业应用：可以为银行、保险、证券等金融机构提供数据支持，特别是在客户挽留、精准营销、风险预警等方面。
决策支持：支持企业制定客户流失风险管理策略，优化客户服务流程，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、风险管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测。
此数据集特别适合用于探索客户行为与流失之间的关系，建立预测模型，实现客户流失风险的早期预警和干预。
