客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-shykot
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为预测, 机器学习, 金融风控, 用户画像, 数据分析, 风险评估, 客户关系管理
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、账户活动以及是否流失的标签，用于预测客户流失风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为客户静态信息快照。
地理范围：数据未限定具体区域，但从字段内容推测可能与金融服务相关。
数据维度：包括ID（客户唯一标识）、Score（信用评分）、Sex（性别）、Age（年龄）、Authority（活跃度）、Money（账户余额）、Product no（产品数量）、Balance (estimated)（预估余额）和Exited（是否流失，1代表流失，0代表未流失）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MN.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行匿名化处理。该数据集适合用于客户流失预测、用户画像分析和风险评估。
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、用户行为分析等领域的学术研究，如不同特征对客户流失影响的分析。
行业应用：为金融、电信等行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、风险控制和市场营销方面。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略、优化产品服务，从而降低客户流失率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、风险管理等课程的实训案例，帮助学生理解客户流失预测的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索客户行为与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化客户管理策略，提升客户留存率。
