客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-atiqmorshedemu
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, 客户画像, 金融服务, 机器学习, 预测模型, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自金融服务领域的数据，记录了客户的个人信息、账户行为和流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为客户静态快照数据。
地理范围：数据未限定具体区域，但数据字段特征暗示可能来自金融服务行业。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
ID：客户唯一标识符；
Score：信用评分；
Sex：性别（0代表女性，1代表男性）；
Age：年龄；
Authority：客户拥有的产品数量；
Money：客户账户余额；
Product no：客户拥有的产品编号；
Balance (estimated)：客户的预估余额；
Exited：客户是否流失（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，便于数据分析和建模。
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等研究。
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流失预测、客户生命周期价值分析等研究，例如，通过分析不同客户群体的特征，预测其流失的可能性。
行业应用：可为金融机构提供数据支持，用于风险管理、客户关系管理和营销策略优化，例如，识别高流失风险客户并采取挽留措施。
决策支持：支持金融机构制定客户 retention（客户留存）策略，改善客户服务质量，提升客户满意度。
教育和培训：可作为数据分析、机器学习和客户关系管理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，帮助金融机构更好地理解客户行为，优化业务策略，提升客户价值。
