客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-abdullahtahmidsohan
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行客户, 行为分析, 风险评估, 机器学习, 数据挖掘, 用户画像, 预测模型
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、账户活动以及最终是否流失（退出）的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态客户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据集呈现的特征具有普遍性，可用于不同地域的客户流失分析。
数据维度：数据集包括以下字段：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)（估计余额）和Exited（是否流失，1表示流失，0表示未流失）。
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，但数据经过了结构化处理，便于直接进行分析。
该数据集适合用于客户流失预测、风险评估以及用户画像构建等研究。
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：适用于金融科技和客户关系管理领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、客户行为分析、影响流失的关键因素研究等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户挽留、风险控制、个性化营销等方面。
决策支持：支持企业进行客户关系管理策略的制定，帮助企业优化客户服务，降低客户流失率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习相关课程的实训案例，帮助学生掌握客户流失预测模型的构建方法和应用。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，建立预测模型，从而帮助企业实现客户关系的精细化管理，提升客户留存率。
