客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-ssreya
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 机器学习, 预测模型, 金融服务, 数据挖掘, 用户画像, 风险评估
数据概述：
该数据集包含客户在金融服务中的相关数据，记录了客户的基本信息、行为特征以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可能来源于某个金融机构的客户数据。
数据维度：数据集包括多个字段，如客户ID、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、服务使用时长（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，1表示流失，0表示未流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MNcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，以保护客户隐私。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析以及风险评估等领域。
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：适用于金融科技、客户关系管理等领域的学术研究，例如客户流失预测模型的构建与优化、客户细分研究等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，尤其是在客户挽留、风险控制、个性化营销等方面。
决策支持：支持金融机构制定客户管理策略，优化产品和服务，提高客户忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，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探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型，并为金融机构提供数据驱动的决策支持。
