客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-kawsarabdullah
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 信用评分, 人口统计, 机器学习, 风险管理, 数据建模, 客户关系管理
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、账户信息和流失状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态客户信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据内容反映了客户的多种属性，可用于一般性客户流失分析。
数据维度：包括客户ID、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、授权（Authority）、资金（Money）、产品数量（Product no）、余额（Balance，估计值）、是否流失（Exited）等字段。
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：数据来源未明确，但包含了客户的关键属性，可用于客户流失预测模型的构建和分析。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分和风险评估等领域。
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：适用于客户流失预测、客户行为分析等研究，如客户流失影响因素分析、流失预警模型构建等。
行业应用：可以为金融、电信、零售等行业提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、风险管理和市场营销方面。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略，优化客户服务，提升客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测问题。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，并帮助企业制定有效的客户 retention 策略，实现客户价值最大化。
