客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-kabbokumar
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 风险评估, 行为分析, 机器学习, 金融风控, 用户画像, 数据建模, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户数据，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：数据未标明具体时间，可视为客户行为的静态快照。
地理范围：数据未限定具体地区，可推测为全球范围内的客户群体。
数据维度：包括客户ID、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、服务年限（Authority）、账户余额（Money）、产品数量（Product no）、预估余额（Balance (estimated)）和是否流失（Exited）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SWPcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的客户行为数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、风险评估、用户行为分析等领域。
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研究，如客户流失预测模型的构建、影响客户流失的关键因素分析等。
行业应用：为金融机构、电信公司等提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销策略制定、风险控制等方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户管理策略，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和流失预测。
此数据集特别适合用于探索客户行为与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现客户流失风险的早期预警和干预。
