客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-nazmusshakibhemel
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为预测, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 客户关系管理, 二分类, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户信息，记录了客户的基本属性、交易行为以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态客户信息快照。
地理范围：数据未限定具体地区，可视为全球客户行为模式的代表。
数据维度：包括客户ID（ID）、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、服务使用数量（Authority）、账户余额（Money）、产品数量（Product no）、估计余额（Balance (estimated)）和是否流失（Exited）等字段。
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、风险评估和客户行为分析等领域。
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、行为分析等领域的学术研究，如流失原因分析、影响因素研究等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、风险管理、精准营销等领域。
决策支持：支持金融机构的客户挽留策略制定、风险预警系统构建和客户价值评估。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户行为模式。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，帮助企业优化客户管理策略，提高客户留存率。
