客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysis-asifalmottakim
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 信用评分, 客户画像, 银行客户, 行为分析, 机器学习, 模型预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含客户相关信息，记录了银行客户的个人信息、账户活动及流失情况，适用于客户流失预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点的客户快照。
地理范围：数据未明确说明来源地，但根据字段内容推测为银行客户数据。
数据维度：数据集包括“ID”（客户编号）、“Score”（信用评分）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“Authority”（所在地）、“Money”（账户余额）、“Product no”（产品数量）、“Balance (estimated)”（预计余额）和“Exited”（是否流失）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_I.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，未说明具体来源。该数据集适用于银行客户流失预测和行为分析。
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、风险评估等方面的学术研究。
行业应用：为银行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理、风险控制、市场营销等领域。
决策支持：支持银行等金融机构进行客户流失预警、制定挽留策略、优化产品和服务。
教育和培训：作为数据分析、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掌握相关技能。
此数据集特别适合用于探索客户特征与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现客户流失风险的早期识别和干预。
