客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-mdabuzafarnoman
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行客户, 风险评估, 机器学习, 二分类, 用户画像, 行为分析, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的个人信息、账户活动以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从数据内容推测可能来源于某个银行或金融机构的客户数据。
数据维度：数据集包含多个字段，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（存款金额）、Product no（产品数量）、Balance (estimated)（预估余额）、Exited（是否流失，1代表流失，0代表未流失）。
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、客户行为分析和风险评估等领域。
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：适用于金融风控、客户关系管理等领域的学术研究，例如流失预测模型的构建、影响流失的关键因素分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、风险预警等方面。
决策支持：支持金融机构制定客户管理策略，提高客户留存率，优化资源分配。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型，帮助企业实现客户留存目标。
