客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-jubayrmonir14291
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 预测模型, 银行客户, 客户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 金融科技
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的基本信息、账户活动以及最终是否流失（Exited）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为客户快照数据。
地理范围：数据未限定具体地区，但从数据内容推测可能与银行客户相关。
数据维度：包括以下字段：ID（客户ID）、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)（预估余额）、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。数据已进行一定程度的匿名化处理。
来源信息：数据来源于公开的客户行为数据集，经过了匿名化和初步清洗。
该数据集适合用于客户流失预测、客户画像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，如客户流失预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化服务推荐等方面。
决策支持：支持企业进行客户生命周期管理，优化营销策略，提升客户留存率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程和方法。
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，从而采取针对性的措施，降低客户流失率。
