银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-rifat33
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 预测模型, 机器学习, 客户行为, 风险评估, 数据分析, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含银行客户的详细信息，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，可视为某个时间点的客户快照数据。
地理范围：数据未明确指出地理位置，但根据字段内容推测可能来自金融服务行业。
数据维度：数据集包含多个客户属性，例如：ID（客户唯一标识）、Score（信用评分）、Sex（性别）、Age（年龄）、Authority（国家）、Money（账户余额）、Product no（产品数量）、Balance (estimated)（预估余额）和Exited（是否流失，1代表已流失，0代表未流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MN.csv，方便数据导入和分析。
数据来源于银行客户行为数据，已进行匿名化处理，便于用于客户流失预测建模。
该数据集适合用于银行客户流失预测、客户关系管理和风险评估等领域。
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：适用于金融风险管理、客户行为分析等领域的学术研究，例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、金融机构提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行客户关系管理（CRM）系统的优化，帮助制定更有效的客户服务策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，帮助银行识别高风险客户，并采取相应措施以降低客户流失率，提升客户留存率。
