客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-mahmudulislamovi
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 信用评分, 人口统计, 银行客户, 机器学习, 客户行为分析, 二分类, 风险评估
数据概述：
该数据集包含银行客户的相关信息，记录了客户的个人特征及其是否流失的关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间点的客户快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，推测为通用银行客户群体。
数据维度：数据集包括多个客户属性，如信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、授权情况（Authority）、账户余额（Money）、产品数量（Product no）、估计余额（Balance (estimated)），以及客户是否流失的标签（Exited）。
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，但数据结构清晰，字段命名规范，适合用于客户流失预测模型的构建。
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。
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：适用于银行客户流失预测、客户细分、行为模式分析等研究，以及机器学习模型的构建与优化。
行业应用：为银行业务提供数据支持，尤其是在客户关系管理、风险控制、营销策略制定等方面。
决策支持：支持银行等金融机构进行客户流失预警、客户挽留策略的制定，以及个性化产品推荐。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、风险管理等课程的案例，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程和方法。
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，并评估不同策略对客户留存的影响，最终实现客户价值最大化。
