客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-nayonbiswas
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 风险评估, 机器学习, 金融风控, 数据建模, 客户关系管理, 预测分析
数据概述：
该数据集包含客户相关信息，记录了客户的个人特征、账户活动以及最终是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容可广泛应用于金融行业客户流失分析。
数据维度：包括ID（客户唯一标识）、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）和Exited（是否流失，1代表流失，0代表未流失）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MN (1).csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集，经过匿名化处理，以保护客户隐私。该数据集适合用于客户流失预测和相关行为分析。
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：适用于金融、市场营销等领域的用户行为研究，如客户流失原因分析、客户生命周期价值评估等。
行业应用：为金融机构、电信公司等提供数据支持，用于构建客户流失预测模型，优化客户挽回策略。
决策支持：支持企业进行风险评估，预测客户流失风险，并采取相应的客户关系管理措施。
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深入理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户行为与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升客户 retention 率。
