客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-sultanaraziaasha
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, 预测分析, 数据建模, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的基本信息、信用评分、账户余额、产品使用情况以及是否流失等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态客户信息快照。
地理范围：数据未明确指出具体国家或地区，但可以推测为银行客户数据。
数据维度：数据集包括ID、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、权限（Authority）、账户余额（Money）、产品数量（Product no）、估计余额（Balance (estimated)）以及是否流失（Exited）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MN.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，可能来自模拟生成或公开数据集，用于客户行为分析和流失预测。
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：适用于金融领域和数据科学领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、影响流失的关键因素分析等。
行业应用：为银行、金融机构和客户关系管理（CRM）系统提供数据支持，用于识别高风险客户、制定挽留策略、优化客户服务。
决策支持：支持企业进行客户生命周期管理，优化营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，分析客户流失的影响因素，并为企业提供数据驱动的决策支持，从而提升客户 retention rate。
