客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-rathinroy
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, 金融行为, 机器学习, 预测模型, 客户关系管理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含客户相关信息，用于预测客户是否会流失。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：数据未限定具体地区，但数据特征和字段含义具有普遍适用性。
数据维度：包括客户的ID、信用评分、性别、年龄、服务使用时长、账户余额、是否购买产品、账户余额预估、以及是否流失（Exited）等关键信息。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MN.csv，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，保护客户隐私。
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：适用于客户关系管理、市场营销和金融风控等领域的研究，如客户流失影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为银行、电信、保险等行业提供数据支持，特别是在客户流失预警、个性化营销、客户挽回策略等方面。
决策支持：支持企业优化客户服务，提高客户留存率，降低运营成本。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和流失预测。
此数据集特别适合用于构建和评估客户流失预测模型，帮助用户识别高风险客户，制定针对性的挽留策略，提升客户生命周期价值。
