客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-mdikramulislam
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, 二分类, 数据建模, 客户分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含银行客户信息，记录了客户的基本属性及其是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态客户信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为银行客户数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
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：活跃度（或权限）；
Money：账户余额；
Product no：产品数量；
Balance (estimated)：预估余额；
Exited：客户是否流失（1表示流失，0表示未流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MNcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测研究和相关数据建模。
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：适用于金融风控、客户关系管理等领域的学术研究，如客户流失预测、用户画像分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在客户流失预警、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生掌握客户流失预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索客户属性与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升客户 retention rate（客户留存率）。
