客户流失预测银行数据集CustomerChurnPredictionBankDataset-abdullahtahmidsohan
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 行为分析, 机器学习, 风险评估, 数据建模, 客户关系管理, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户信息，记录了客户的个人属性、账户信息和是否流失的标签。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快照。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为银行客户数据。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如客户ID (ID)、信用评分 (Score)、性别 (Sex)、年龄 (Age)、活跃状态 (Authority)、账户余额 (Money)、产品数量 (Product no)、估计余额 (Balance (estimated)) 和流失状态 (Exited)。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MN.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于银行客户流失预测、风险评估和客户行为分析。
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：适用于金融风控、客户关系管理等领域的学术研究，如客户流失预测模型的构建与优化。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户流失预警、个性化营销策略制定等方面。
决策支持：支持银行管理层制定客户 retention 策略，优化客户服务体验。
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实践客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，从而帮助银行降低客户流失率，提升盈利能力。
