客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-hadiuzzamanovi
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, 金融行为, 产品使用, 客户生命周期, 机器学习, 风险评估
数据概述：
该数据集包含客户相关信息，记录了客户的信用评分、人口统计学特征、金融行为以及产品使用情况，并标注了客户是否流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但数据特征可用于分析不同地区客户流失的潜在风险。
数据维度：包括客户ID、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、活跃度（Authority）、账户余额（Money）、产品使用数量（Product no）、预估余额（Balance (estimated)）和流失状态（Exited）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MNcsv，便于数据分析和建模处理。
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、风险评估和客户生命周期管理等领域。
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、风险评估等领域的学术研究，例如探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型等。
行业应用：可以为金融、电信、零售等行业提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、营销策略制定和风险控制方面。
决策支持：支持企业进行客户流失预警，优化客户挽留策略，提高客户留存率和盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解客户行为分析和流失预测方法。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，分析客户流失的影响因素，并探索有效的客户挽回策略，以帮助企业提升客户忠诚度和市场竞争力。
