客户流失风险预测数据集CustomerChurnRiskPredictionDataset-sadeqbinjafar
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 风险预测, 客户分析, 机器学习, 银行客户, 客户画像, 数据建模, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的银行客户相关数据，记录了客户的个人信息、账户活动以及是否流失等关键指标，用于客户流失风险的预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态客户快照数据集。
地理范围：数据未明确地域范围，推测为银行客户数据，可能涵盖多个地区。
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）、估计余额（Balance (estimated)）以及是否流失（Exited）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_I.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。该数据集适合用于客户流失预测模型构建、客户行为分析和风险评估。
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优化、影响因素分析等。
行业应用：可以为银行业、金融科技公司提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、风险管理等方面。
决策支持：支持银行和金融机构进行客户生命周期管理，优化客户服务策略，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估客户流失预测模型，帮助用户识别高风险客户，制定针对性的挽留策略，提升客户价值。
