客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-mdaiyub
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 风险评估, 客户行为, 机器学习, 预测模型, 金融服务, 数据分析, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自金融服务机构的客户信息，记录了客户的个人特征及其流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以视为客户的静态快照数据。
地理范围：数据未明确地域信息，但可以推测来源于金融服务行业。
数据维度：包括客户ID、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、权威性（Authority）、资金（Money）、产品编号（Product no）、预计余额（Balance (estimated)）以及是否流失（Exited）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_Icsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但字段信息表明其可能来源于金融服务行业的客户数据。
该数据集适合用于客户流失预测、风险评估和客户生命周期价值分析等领域。
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、行为分析等研究，例如探索不同客户特征对流失的影响、构建流失预测模型等。
行业应用：为金融服务行业提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、风险管理等领域，帮助企业识别高流失风险客户。
决策支持：支持企业制定有针对性的客户挽留策略，优化客户服务，降低客户流失率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测方法。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，评估客户流失风险，并制定相应的挽留策略，从而提升客户留存率和企业盈利能力。
