客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-jahidsizansani
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 金融服务, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 用户画像, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自金融服务领域的用户数据，记录了客户的基本信息、账户活动以及最终是否流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从字段信息推测可能与金融服务行业相关。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：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）、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，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析、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：适用于金融服务领域客户行为分析、流失影响因素研究的学术研究，例如，客户流失预测模型的构建与评估。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理、风险控制、个性化营销等方面。
决策支持：支持金融机构制定更有针对性的客户挽留策略，优化产品和服务。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、客户关系管理等相关课程的辅助材料，帮助学生理解客户流失预测的原理和应用。
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，优化客户管理策略，提升客户留存率。
