客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-sadeqbinjafar
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 客户行为分析, 信用评分, 人口统计学, 机器学习, 银行客户, 数据建模, 风险管理
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和行为特征，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据未明确地理范围，可能来自某个特定银行或金融机构的客户数据。
数据维度：数据集包括多个字段，如：ID（客户唯一标识）、Score（信用评分）、Sex（性别）、Age（年龄）、Authority（活跃度）、Money（账户余额）、Product no（使用产品数量）、Balance (estimated)（预估余额）和Exited（是否流失，1表示流失，0表示未流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_Icsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于匿名银行客户数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险管理等领域。
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：适用于金融领域和机器学习领域的学术研究，如客户流失预测模型的构建与优化、客户细分分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制、市场营销等方面。
决策支持：支持银行等金融机构制定客户 retention 策略，优化客户服务，提升客户忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等相关课程的教学案例，帮助学生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，并构建预测模型，帮助用户实现客户流失风险的预警和控制。
