客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-wrench786
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, 用户画像, 数据建模, 金融风控, 预测分析
数据概述：
该数据集包含来自金融服务行业的客户信息，记录了客户的基本属性、行为特征以及最终是否流失（退出）的情况。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位置，但可推断为金融服务行业的用户数据。
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（账户余额），Product no（产品数量），Balance (estimated)（估计余额），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201-15-14061csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于金融服务行业，已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于客户流失预测、用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：适用于金融风控、用户行为分析等领域的研究，如客户流失预测模型构建、流失因素分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制和精准营销方面。
决策支持：支持金融机构的决策制定，如客户挽回策略制定、产品优化等。
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深入理解客户流失预测。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，帮助金融机构识别高风险客户，优化客户关系管理策略，提高客户留存率。
