客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-rifat33
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 预测模型, 金融服务, 客户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 用户画像, 风险评估
数据概述：
该数据集包含客户信息，记录了与客户流失相关的特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推测，可能与金融服务行业相关。
数据维度：数据集包括多个维度，如客户ID（ID）、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、活跃度（Authority）、账户余额（Money）、产品数量（Product no）、估计余额（Balance (estimated)）以及是否流失（Exited）等。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MN.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于客户行为分析相关研究或公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于客户流失预测模型构建、客户行为分析以及风险评估等领域。
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、客户细分、影响流失因素分析等研究。
行业应用：为金融服务行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理、风险控制、精准营销等领域。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略，优化客户服务，提升客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，识别高风险客户，并针对性地制定挽留策略，从而降低客户流失率，提升企业盈利能力。
