客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-mdshahjalal2021
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, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户信息，记录了客户的个人属性、金融行为以及最终是否流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态客户快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为银行业务相关的客户数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
ID：客户唯一标识符。
Score：信用评分。
Sex：性别（0代表男性，1代表女性）。
Age：年龄。
Authority：客户的权威性或重要性指标。
Money：客户拥有的资金量。
Product no：客户持有的产品数量。
Balance (estimated)：客户的预估余额。
Exited：客户是否流失（1代表流失，0代表未流失）。
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：数据来源未明确，但可以推断为金融机构的客户行为记录。该数据集适合用于客户流失预测分析和相关建模。
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：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、风险控制、市场营销等领域。
决策支持：支持金融机构的决策制定，例如制定个性化客户挽留策略、优化产品组合等。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索客户属性与流失行为之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化客户管理策略，降低客户流失率。
