客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-saziaasraktasmin
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 预测模型, 银行客户, 数据分析, 机器学习, 风险评估, 客户行为, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的个人信息、账户活动以及是否流失（即停止使用银行服务）的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态客户状态快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推测为银行客户数据，具有普适性。
数据维度：包括客户ID、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、隶属关系（Authority）、收入（Money）、产品数量（Product no）、余额（Balance，估计值）以及是否流失（Exited）等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MN.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于匿名银行客户数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户流失预测和客户行为分析。
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：适用于金融风控、客户关系管理等领域的学术研究，例如客户流失预测模型的构建和评估。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户挽回、个性化营销等方面。
决策支持：支持银行制定更有针对性的客户服务策略，优化客户 retention 策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解客户流失预测模型的构建流程。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，帮助用户构建预测模型，实现客户流失风险的预警和干预。
