客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-muhammedsar
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, 机器学习, 风险评估, 金融服务, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自用户行为数据，记录了客户在金融服务中的相关信息，用于预测客户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，一般推测为金融服务领域的用户行为。
数据维度：包括用户ID、是否流失（churn）、年龄、住房情况、信用评分、存款、提款、合作商购买、购买总额、信用卡使用情况、信用卡推荐情况、信用卡偏好、信用卡申请情况、APP下载情况、网页用户、APP网页用户、IOS用户、安卓用户、注册手机数量、支付类型、等待贷款、取消贷款、已获贷款、被拒贷款、星座、离开两个月以上、离开一个月、奖励积分、奖励率、是否被推荐等。
数据格式：CSV格式，文件名为churn_datacsv，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、客户生命周期价值分析等。
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：适用于客户关系管理、金融风险管理等领域的研究，如客户流失预测模型构建、客户细分研究等。
行业应用：为金融服务行业提供数据支持，尤其适用于客户流失预警、个性化营销、风险评估等。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略、优化服务流程、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握客户行为分析和预测技术。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，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。
